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UFRRJ

INSTITUTO DE FLORESTAS

PROGRAMA DE PÓS-GRADUAÇÃO EM PRÁTICAS EM

DESENVOLVIMENTO SUSTENTÁVEL

DISSERTAÇÃO

Impactos dos Modos de Variabilidade Climática no

Cultivo do Milho em Regime de Sequeiro: Uma

Abordagem de Aplicação da Sustentabilidade Agrícola

na Região Sul de Moçambique

Dionísio Inocêncio Uele

2013

ii

UNIVERSIDADE FEDERAL RURAL DO RIO DE JANEIRO




IMPACTOS DOS MODOS DE VARIABILIDADE CLIMÁTICA

NO CULTIVO DO MILHO EM REGIME DE SEQUEIRO: UMA

ABORDAGEM DE APLICAÇÃO DA SUSTENTABILIDADE

AGRÍCOLA NA REGIÃO SUL DE MOÇAMBIQUE

DIONÍSIO INOCÊNCIO UELE

Sob a Orientação do Prof. Dr.

Gustavo Bastos Lyra

e Sob a Co-orientação do Prof. Dr.

Luís Mauro Sampaio Magalhães

Dissertação submetida como requisito parcial

para obtenção do grau de Mestre em

Ciências, no Programa de Pós-Graduação em

Práticas em Desenvolvimento Sustentável,

Área de concentração em Práticas em

Desenvolvimento Sustentável.

Seropédica, RJ.

Agosto de 2013

iii

641.3315679 U22i T

Uele, Dionísio Inocêncio. Impactos dos modos de variabilidade climática no cultivo do milho em regime de sequeiro: uma abordagem de aplicação da sustentabilidade agrícola na Região Sul de Moçambique / Dionísio Inocêncio Uele, 2013. 169 f. Orientador: Gustavo Bastos Lyra Dissertação (mestrado) – Universidade Federal Rural do Rio de Janeiro, Instituto de Florestas. Bibliografia: v. 1: f. 81-86; v. 2: f. 151-155. 1. Variabilidade climática – Teses. 2. Cultivo do milho – Teses. 3. Regime de sequeiro – Teses. 4. Sustentabilidade agrícola – Teses. I. Lyra, Gustavo Bastos. II. Universidade Federal Rural do Rio de Janeiro. Instituto de Florestas. III. Título.

iv

UNIVERSIDADE FEDERAL RURAL DO RIO DE JANEIRO




DIONÍSIO INOCÊNCIO UELE

Dissertação submetida como requisito parcial para obtenção do grau de Mestre em

Ciências, no Programa de Pós-Graduação em Práticas em Desenvolvimento

Sustentável, Área de concentração em Práticas em Desenvolvimento Sustentável.

DISSERTAÇÃO APROVADA EM: 01/08/2013

_________________________________________________________

Gustavo Bastos Lyra. Prof. Dr. DCA/IF/UFRRJ.

(Orientador)

_________________________________________________________

José Francisco de Oliveira Júnior. Prof. Dr. DCA/IF/UFRRJ.

_________________________________________________________

Cristiane Cardoso. Profª. Drª. IM/UFRRJ.

_________________________________________________________

Carlos Rodrigues Pereira. Prof. Dr. UFF.

v

EPÍGRAFE

"A educação é o grande motor do desenvolvimento pessoal. É através dela que a

filha de um camponês se torna médica, que o filho de um mineiro pode chegar a

chefe de mina, que um filho de trabalhadores rurais pode chegar a presidente de

uma grande nação."

[Nelson Mandela]

vi

AGRADECIMENTOS

À Fundação MacArthur, Rede Global de Mestrados em Práticas em

Desenvolvimento Sustentável (The Global Master's in Development Practice

Programs Network), pelo financiamento para a formação.

À Universidade Federal Rural do Rio de Janeiro (UFRRJ) em parceria com a

Universidade Lúrio (UNILÚRIO); ao Programa de Pós-Graduação em Práticas em

Desenvolvimento Sustentável (PPGPDS), em especial ao Departamento de Ciências

Ambientais – Instituto de Florestas (DCA/IF) e Departamento de Desenvolvimento,

Agricultura e Sociedade (DDAS).

Ao Instituto Nacional de Meteorologia de Moçambique (INAM), pela cedência

gentil dos dados meteorológicos, que foram fundamentais para a efetivação deste

trabalho.

Aos Professores Gustavo Bastos Lyra e Luís Mauro Sampaio Magalhães,

pela Orientação e Co-orientação, pela sua dedicação, paciência, sugestões e

críticas fato que contribuiu para a materialização deste trabalho. Muito obrigado!

Aos Professores José Francisco de Oliveira Júnior, Ednaldo Oliveira dos

Santos e Rafael Coll Delgado, pela convivência e colaboração na realização deste

trabalho.

Aos Professores Rodrigo Medeiros, Peter Herman May, Jorge Ferrão e

Abdulcarimo Ismael, pelo apoio e incentivo a esta formação.

Aos Professores e Funcionários do PPGPDS, em particular à Equipe

Executiva, Mariana Kohler, Flávia Chaves, Maria Emília Melo e Graciela Ramos

Duque de Freitas, pela convivência e amizade nos anos de exercício do curso.

Aos Amigos e Colegas de curso, pelo companheirismo, dedicação, ajuda e

pelas sugestões recebidas durante o decorrer do Curso.

À minha noiva Raquel Vicente Baloi, pelo carinho, paciência e,

principalmente, pela sua incansável colaboração e apoio moral ao longo de todo

período do curso.

A todos que diretamente ou indiretamente, contribuíram com ideias e

sugestões para a realização deste trabalho.

vii

RESUMO

UELE, Dionísio Inocêncio. Impactos dos modos de variabilidade climática no cultivo do milho em regime de sequeiro: uma abordagem de aplicação de sustentabilidade agrícola na região sul de Moçambique. Dissertação (Mestrado em Práticas em Desenvolvimento Sustentável). Programa de Pós-Graduação em Práticas de Desenvolvimento Sustentável, Universidade Federal Rural do Rio de Janeiro, Seropédica, RJ, 2013. O presente trabalho foi realizado no contexto regional da África Austral e em Moçambique, precisamente na região sul do país. Nestas regiões da África Subsaariana, a chuva é irregularmente distribuída em termos temporais (interanual e intraanual), assim como, espaciais. A precipitação sobre África Austral apresenta maior variabilidade, a qual é fortemente condicionada por determinados modos de variabilidade climática, desde os de escala global aos de escala regional. Dentre esses modos, destacam-se: a Oscilação Decadal do Pacífico (ODP), o Dipolo do Oceano Índico (DOI) e o El Niño-Oscilação Sul (ENOS). A identificação dos modos da variabilidade climática que contribuem na alteração dos padrões da precipitação é de fundamental importância, pois pode auxiliar aos países vulneráveis aos eventos naturais, como Moçambique, a antecipar, acionar e/ou desenvolver mecanismos de mitigação e adaptação aos impactos desses eventos, que têm maior relevância no planejamento das atividades nos setores agrícola, industrial e ambiental. Assim, o presente estudo objetiva identificar os principais modos de variabilidade climática atuantes na região da África Austral e, em particular na região sul de Moçambique e identificar como definem as flutuações climáticas interanuais da precipitação, assim como avaliar sua influência no rendimento da cultura do milho em regime de sequeiro, utilizando-se para isso modelos numéricos solo-água-planta-atmosfera. Na avaliação da variabilidade interanual da precipitação foi usado o índice de precipitação padronizada (standartized precipitation index - SPI), que permitiu avaliar a anomalia padronizada de precipitação na escala anual. A Análise Harmônica e Espectral (AHE) foi aplicada às séries temporais anuais do SPI das estações dos grupos de precipitações homogêneas definidos pela análise de agrupamento, para identificação dos principais harmônicos (períodos) do SPI. Para a identificação dos modos da variabilidade climática foram feitas análises do SPI anual e dos seus períodos definidos na AHE em relação à ocorrência dos eventos de ODP, DOI e ENOS. O modelo agrometeorologico utilizado no presente trabalho é dividido em dois submodelos: i) submodelo solo-água-planta-atmosfera e ii) submodelo de crescimento e desenvolvimento do milho. O modelo foi implementado em ambiente de simulação Model Maker®.

Palavras chave: Variabilidade climática; cultivo do milho; regime de sequeiro;

sustentabilidade agrícola.

viii

ABSTRACT

UELE, Dionísio Incêncio. Impacts of modes of climate variability on maize cultivation in rainfed conditions: an approach to implementing sustainable agriculture in southern Mozambique. Dissertation (Master´s in Sustainable Development Practices). Post Graduate Programme in Sustainable Development Practice, Federal Rural University of Rio de Janeiro, Seropédica, RJ, 2013. The present dissertation was developed in the regional context of Southern Africa and Mozambique, precisely in the southern region of the country. In these regions of sub-Saharan Africa, rainfall is unevenly distributed in terms of time (inter-annual and intra-annual), as well as space. The rainfall over southern Africa presents a major variability, which is strongly influenced by certain modes of climate variability, from the global scale to regional scale. These modes include: the Pacific Decadal Oscillation (PDO), the Indian Ocean Dipole (IOD) and El Niño-Southern Oscillation (ENSO). The identification of modes of climate variability that contribute in changing patterns of precipitation is of vital importance, because they may be useful to vulnerable countries, such as Mozambique with regard to natural events, by anticipating, triggering and/or developing mechanisms to mitigate and adapt to the impacts of these events that have greater relevance in planning activities in the agricultural, industrial and environmental sectors. Thus, this study aims to identify the main modes of climate variability acting in Southern Africa, particulary in southern Mozambique and identify how they define inter-annual climate fluctuations in precipitation and to evaluate their influence on the yield of maize rainfed, using numerical models soil-water-plant-atmosphere. It was used standartized precipitation index (SPI) for assessing inter-annual variability of rainfall, which allowed to evaluate the standardized precipitation anomaly at annual scale. Harmonic and Spectrum Analysis (HSA) were applied to the annual time series of SPI stations rainfall homogeneous groups defined by cluster analysis, to identify the main SPI harmonics (periods). In order to identify the modes of climate variability the annual SPI and their annual periods defined in HSA were analysed for the occurrence of events of ODP, DOI classified by Multivariate and ENSO Index (MEI). The agro-meteorological model used in this study was divided into two sub-models: i) sub-model soil-water-plant-atmosphere and ii) sub-model of growth and development of corn. The model was run in Model Maker ® simulated environment. Keywords: Climate variability; cultivation of maize, rainfed conditions; agricultural sustainability.

ix

LISTA DE TABELAS

Tabela 1: Distribuição e localização das 11 estações meteorológicas do Instituto

Nacional de Meteorologia de Moçambique nas três províncias da região sul de

Moçambique. ............................................................................................................. 37

Tabela 2: Categorias e intervalos de classificação do Índice de Precipitação

Padronizado (Standardised Precipitation Index - SPI) observado para identificação

dos modos de variabilidade climática. ....................................................................... 41

Tabela 3: Avaliação do SPI nas principais categorias em anos de ocorrência, na

estação de Panda do grupo 1. .................................................................................. 58


estação de Inhambane do grupo 1. ........................................................................... 59


estação de Vilanculos do grupo 1. ............................................................................ 60


estação de Manjacaze do grupo 2. ........................................................................... 62


estação de Maniquenique do grupo 2. ...................................................................... 63


estação de Maputo Observatório do grupo 2. ........................................................... 64


estação de Changalane do grupo 3. ......................................................................... 66


estação de Umbeluzi do grupo 3. .............................................................................. 67


estação de Inharrime do NDg. ................................................................................... 68


estação de Xai-xai do NDg. ....................................................................................... 69


estação de Vila Macia do NDg. ................................................................................. 70

Tabela 14: Relação dos modos da variabilidade climática e anos de sua ocorrência

nas estações do grupo 1. .......................................................................................... 74

x






nas estações do grupo NDg ...................................................................................... 75

Tabela 18: Definição do calendário de pantio, obtido a partir das combinações dos

MVCs em função dos índices de RP, na estação de Inhambane. ........................... 124


MVCs em função dos índices de RP, na estação de Xai-xai. ................................. 127


MVCs em função dos índices de RP, na estação de Changalane. ......................... 130

xi

LISTA DE FIGURAS

Figura 1: Dipolo oeste-este no Oceano Índico Sul; (a) na sua fase positiva e (b) na

sua fase negativa ...................................................................................................... 16

Figura 2: Localização da África Austral e países integrantes. ................................... 18

Figura 3: Variação da Zona de Convergência Intertropical (ZCIT) em África por todo

ano. ........................................................................................................................... 19

Figura 4: Mapa de Moçambique mostrando detalhes dos limites geográficos, divisão

administrativa e as principais bacias hidrográficas. ................................................... 22

Figura 5: Distribuição dos tipos de clima em Moçambique. ...................................... 23

Figura 6: Anticiclones subtropicais do Índico e do Atlântico e a zona térmica de baixa

pressão, localizados no cinturão de alta pressão subtropical do Hemisfério Sul. ..... 27

Figura 7: Distribuição da precipitação média anual em Moçambique. ...................... 31

Figura 8: Localização das três províncias que constituem a região Sul de

Moçambique, os seus limites e as estações meteorológicas usadas nas análises. .. 33

Figura 9: Distribuição das temperaturas médias anuais em Moçambique. ............... 36

Figura 10: Dendrograma com dados padronizados de precipitação média anual de

11 estações meteorológicas da região sul de Moçambique, no período de 1960 a

2004. ......................................................................................................................... 46

Figura 11: Distribuição dos grupos homogéneos das estações da região estudada. 47

Figura 12: Boxplot de precipitação homogênea das estações: a) Inhambane, b)

Panda e c) Vilanculos do grupo G1 na região Sul de Moçambique, no período de

1960-2004. ................................................................................................................ 49

Figura 13: Boxplot de precipitação homogênea das estações: a) Manjacaze, b)

Maniquenique e c) Maputo Observatório do grupo G2 na região Sul de Moçambique,

no período de 1960-2004. ......................................................................................... 52

Figura 14: Boxplot de precipitação homogênea das estações: a) Changalane e b)

Umbeluzi do grupo G3 na região Sul de Moçambique, no período de 1960-2004. ... 53

Figura 15: Boxplot de precipitação homogênea das estações: a) Inharrime, b) Xai-xai

e c) Vila Macia do NDg na região Sul de Moçambique, no período de 1960-2004. .. 55

xii

Figura 16: Avaliação dos harmônicos e do Índice de Precipitação Padronizada das

estações: a) Inhambane, b) Panda e c) Vilanculos do G1 na região sul de

Moçambique. ............................................................................................................. 61


estações: a) Manjacaze, b) Maniquenique e c) Mapoto Observatório do G2 na região

sul de Moçambique. .................................................................................................. 65


estações: a) Changalane e b) Umbeluzi do grupo G3 na região sul de Moçambique.

.................................................................................................................................. 67


estações: a) Inharrime, b) Xai-xai e c) Vila Macia do NDg na região sul de

Moçambique. ............................................................................................................. 70

Figura 20: Milho (Zea mays) cultivo em regime de a) sequeiro e b) por irrigação. .... 97

Figura 21: Rendimentos do milho apresentados na forma padronizada na estação

representativa de Inhambane. ................................................................................. 114


representativa de Xai-xai. ........................................................................................ 117


representativa de Changalane. ............................................................................... 120

Figura 24: Avaliação da chuva e ISNA nas datas de plantio em anos de El Niño na

estação de Inhambane: a) palntio precoce, b) plantio normal e c) plantio tardio. ... 132

Figura 25: Avaliação da chuva e ISNA nas datas de plantio em anos de La Niña na


Figura 26: Avaliação da chuva e ISNA nas datas de plantio em anos Neutros na



estação de Xai-xai: a) palntio precoce, b) plantio normal e c) plantio tardio. .......... 137






estação de Changalane: a) palntio precoce, b) plantio normal e c) plantio tardio. .. 142

xiii





xiv

LISTA DE SIGLAS E ABREVIATURAS

AA – Análise de Agrupamento

AFD – Água Facilmente Disponível

AFE – Área Foliar Específica

ALT – Alteração no Armazenamento

da água no solo

ACIS – Anticiclones do Índico Sul

ACAS – Anticiclones do Atlântico Sul

AHE – Análise Harmônica e Espectral

AOT – Alta de Origem Térmica

AOT – Alta de Origem Térmica

ARM – Armazenamento da água no

solo

BC – Baixas Costeiras

BH – Blanço Hídrico

CA – Corrente das Agulhas

CAD – Capacidade de Água

Disponível no solo

Cdde – Cidade

CAT – Células Anticiclônicas Tropicais

CEMO – Centro de Estudos

Moçambicanos e Internacionais

CES – Corrente Equatorial Sul

CM – Canal de Moçambique

CMO – Corrente de Madagascar

Oriental

CTCM – Ciclones Tropicais do Canal

de Moçambique

CAZSHS – Células Anticiclônicas da

Zona Subtropical do Hemisfério Sul

CCM – Corrente do Canal de

Moçambique

CQCM – Corrente Quente do Canal de

Moçambique

CQMA – Corrente Quente

Moçambique-Agulhas

CT – Ciclones Tropicais

CTCAR - Centro Técnico de

Cooperação Agrícola e Rural

DAP – Dias Após Plantio

DOI - Dipolo do Oceano Índico

DOIS - Dipolo do Oceano Índico Sul

DOT – Depressão de Origem Térmica

DMI – Índice de Dipolo, do Inglês

(Dipole Mode Index)

DZSP – Depressões da Zona Subpolar

ENOS - El Niño-Oscilação Sul

E – Este

ES – Extremamente Seco

EU – Extremamente Úmido

EXC – Excedente Hídrico

FFS – Frentes Frias do Sul

FPA – Frentes Polares do Antártico

GD – Graus-dia

G1 – Grupo 1

G2 – Grupo 2

G3 – Grupo 3

HN – Hemisfério Norte

HS – Hemisfério Sul

IAF – Índice da Área Foliar

iii

ID1 – Estação de Inhambane

ID2 – Estação de Inharrime

ID3 – Estação de Panda

ID4 – Estação de Vilanculos

ID5 – Estação de Manjacaze

ID6 – Estação de Maniquenique

ID7 – Estação de Xai-xai

ID8 – Estação da Vila Macia

ID9 – Estação de Maputo Observatório

ID10 – Estação de Changalane

ID11 – Estação de Umbeluzi

IIAM – Instituto de Investigação

Agrária de Moçambique

INAM – Instituto Nacional de

Meteorologia

INDE – Instituto Nacional do

Desenvolvimento da Educação

INE – Instituto Nacional de Estatística

INGC – Instituto Nacional de Gestão

de Calamidades

IOS - Índice de Oscilação Sul

ISNA - Índice de Satisfação das

Necessidades de Água

LMI – Limite Médio do Índice

MDU – Moderadamente Úmido

MDS – Moderadamente Seco

MEI – Índice Multivariado de ENOS,

do Inglês (Multivariate ENOS Index)

MICOA – Ministério para a

Coordenação da Acção Ambiental

MM – Método dos Momentos

MMV – Método da Máxima

Verossimilhança

MS – Muito Seco

MU – Muito Úmido

N – Norte

NASA - Administração Nacional do

Espaço e da Aeronáutica, do Inglês

(National Aeronautics and Space

Administration)

NDg – Estações Não

Determinados/Agrupadas

NE - Neutro

NE – Nordeste

NW – Noroeste

OLR – Radiação de Ondas Longas, do

Inglês (Outgoing Long wave Radiation)

OPD - Oscilação Decadal do Pacífico

OS – Oscilação Sul

PEDSA - Plano Estratégico para o

Desenvolvimento do Sector Agrário

PEL - Pacífico Equatorial Leste

RP – Rendimento Padronizado

RSM – Região Sul de Moçambique

S – Sul

SE – Sudeste

SPI – Índice de Precipitação

Padronizada, do Inglês (Standartized

Precipitation Index)

SQD – Soma de Qadrados dos

Desvios

SW – Sudoeste

TSM - Temperatura da Superfície do

Mar

QAP – Quinquídio Após Plantio

iv

UEM – Universidade Eduardo

Mondlane

UNILÚRIO – Universidade Lúrio

VDMQL – Ventos Dominantes

Marítimos do Quadrante Leste

W – Oeste

WORLD BANK – Banco Mundial

ZCIT - Zona de Convergência

Intertropical

ZBPE – Zona de Baixas Pressões

Equatoriais

iii

SUMÁRIO

INTRODUÇÃO GERAL ........................................................................................ 6

OBJETIVOS .......................................................................................................... 10

Geral ........................................................................................................................ 10

Específicos ........................................................................................................... 10

CAPÍTULO I - MODOS DE VARIABILIDADE CLIMÁTICA ATUANTES

NA ÁFRICA AUSTRAL ...................................................................................... 11

1.1 INTRODUÇÃO .............................................................................................. 11

1.2 REVISÃO BIBLIOGRÁFICA .......................................................................... 12

1.2.1 El Niño-Oscilação Sul ................................................................................ 12

1.2.2 Oscilação Decadal do Pacífico .................................................................. 13

1.2.3 Dipolo do Oceano Índico ............................................................................ 14

1.2.4 Dipolo do Oceano Índico Subtropical ......................................................... 16

1.2.5 Caracterização da África Austral ................................................................ 17

1.2.6 Clima da África Austral ............................................................................... 20

1.2.7 Localização e caracterização de Moçambique .......................................... 20

1.2.8 Clima de Moçambique ............................................................................... 23

1.2.9 Sistemas meteorológicos atuantes em Moçambique ................................. 24

1.2.10 Zona de Convergência Intertropical ......................................................... 25

1.2.11 Ciclones Tropicais .................................................................................... 26

1.2.12 Anticiclones subtropicais .......................................................................... 26

1.2.13 Depresões térmicas ................................................................................. 27

1.2.14 Frentes frias do sul................................................................................... 28

1.2.15 Baixas Costeiras ...................................................................................... 28

1.2.16 Formas de relevo ou orográficas.............................................................. 29

1.2.17 O Canal de Moçambique ......................................................................... 29

1.3 MATERIAL E MÉTODOS .............................................................................. 32

1.3.1 Caracterização e localização da área de estudo ....................................... 32

1.3.2 Climatologia da região Sul de Moçambique ............................................... 33

iv

1.3.3 Dados Meteorológicos ............................................................................... 37

1.3.4 Anélise de agrupamento ............................................................................ 38

1.3.5 Análise da qualidade e preenchimento de falhas dos dados de precipitação

............................................................................................................................ 39

1.3.6 Análise do SPI ........................................................................................... 40

1.3.7 Análise Harmônica e Espectral .................................................................. 43

1.3.8 Modos de Variabilidade Climática .............................................................. 44

1.4 RESULTADOS E DISCUSSÃO .................................................................... 46

1.4.1 Análise de agrupamento ............................................................................ 46

1.4.2 Variabilidade temporal e espacial da precipitação ..................................... 47

1.4.3 Análise Harmônica e Espectral .................................................................. 56

1.4.4 Identificação dos modos de variabilidade climática ................................... 71

1.4.5 Relação da ODP e os harmônicos ............................................................. 72

1.4.6 Relação ODP, DOI, ENOS e SPI ............................................................... 73

1.4.7 Anos de eventos da ODP, DOI, ENOS e SPI ............................................ 76

1.5 CONCLUSÕES ............................................................................................. 78

1.6 REFERÊNCIAS BIBLIOGRÁFICAS .............................................................. 81

CAPÍTULO II - INFLUÊNCIA DOS MODOS DE VARIABILIDADE

CLIMÁTICA NO CULTIVO DO MILHO EM REGIME DE SEQUEIRO ... 87

2.1 INTRODUÇÃO .............................................................................................. 87

2.2 REVISÃO BIBLIOGRÁFICA .......................................................................... 89

2.2.1 A agricultura e o clima ................................................................................ 89

2.2.2 Agricultura sustentável ............................................................................... 90

2.2.3 Agricultura de sequeiro .............................................................................. 91

2.2.4 Agicultura em Moçambique ........................................................................ 92

2.2.5 Aspectos agro-climatológicos .................................................................... 92

2.2.6 Agricultura de sequeiro em Moçambique ................................................... 93

2.2.7 Utilização da terra agrícola e adequação das culturas .............................. 94

2.2.8 O milho: características .............................................................................. 95

2.2.9 Necessidades edafoclimáticas do milho .................................................... 97

2.2.10 O cultivo do milho em regime de sequeiro ............................................... 99

v

2.2.11 O calendário agrícola ............................................................................. 100

2.3 MATERIAL E MÉTODOS ............................................................................ 102

2.3.1 Área de estudo e dados climáticos .......................................................... 102

2.3.2 Modelo Agrometeorológico ...................................................................... 102

2.4 RESULTADOS E DISCUSSÃO .................................................................. 114

2.4.1 Simulação dos rendimentos do milho ...................................................... 114

2.4.2 Combinação dos MVC para a definição do calendário agrícola ............... 122

2.4.3 Simulação do índice de satisfação das necessidades de água .............. 130

2.5 CONCLUSÕES ........................................................................................... 147

CONCLUSÕES GERAIS ........................................................................................... 149

RECOMENDAÇÕES ................................................................................................... 150

2.6 REFERÊNCIAS BIBLIOGRÁFICAS ............................................................ 151

6

INTRODUÇÃO GERAL

A agricultura é uma atividade econômica que depende diretamente dos

elementos climáticos, principalmente, quando conduzida em regime de sequeiro.

Dentre os elementos climáticos, a precipitação pluvial é a que mais influencia a

produtividade agrícola na região Tropical. Variabilidades ou mudanças climáticas

podem afetar o regime de precipitação e temperatura do ar, e assim, o zoneamento

agrícola e de risco climático de diversas culturas, assim como suas técnicas de

manejo.

Na região da África Austral, destacam-se a influencia dos modos de

variabilidade climática El Niño – Oscilação Sul (ENOS), Oscilação Decadal do

Pacífico (OPD), o Dipolo do Oceano Índico (DOI). A ocorrência do fenômeno ENOS

é frequentemente associada a variações nos rendimentos agrícolas em várias

regiões do mundo. Os efeitos no clima mais conhecidos e de maiores impactos

provocados pelo ENOS estão relacionados à variabilidade no regime térmico e,

principalmente, no padrão de distribuição da chuva. A ODP possui duas fases

positiva (quente) e negativa (fria): ODP-Positiva prevalecem águas superficiais mais

quentes que o normal no Pacífico Tropical e Leste, e águas mais frias que o normal

no Pacífico Norte, com tendência de maior número de episódios de El Niño e mais

intensos e menor número de La Niña, que são menos intensos; ODP-Negativa

prevalecem águas superficiais mais frias no Pacífico Tropical e Leste, e águas mais

quentes no Pacífico Norte, com maior número de episódios de La Niña, que tendem

a ser mais intensos e com menor frequência de El Niño, caracteristicamente curtos e

rápidos.

Na agricultura, o entendimento das consequências desses fenômenos no

rendimento das culturas exigem estudos relacionais dos processos no sistema solo-

planta-atmosfera, tendo em conta que o impacto no rendimento de determinadas

culturas depende da duração e severidade dos períodos secos, da regularidade das

chuvas, das características fisiológicas de cada cultura e edáficas locais. No entanto,

a inclusão de variáveis meteorológicas no estudo do crescimento e desenvolvimento

das plantas não pode ser analisada separadamente, para além da importância em

7

se obter o conhecimento prévio da correlação existente entre o ENOS e as variáveis

meteorológicas em determinado local (SILVA e LUNA, 2012).

Na região sul de Moçambique, a irregularidade e escassez das chuvas e/ou

secas geralmente são decorrentes da atuação do ENOS, que influenciam

periodicamente no clima desta região. O ENOS é de natureza devastadora e

provoca grande impacto social, econômico e ambiental. As principais consequências

do ENOS são relacionadas, principalmente, com a baixa produtividade na

agricultura, pecuária e abastecimento de água nos centros urbanos e comunidades

rurais do país.

As variabilidades temporais (sazonal e interanual) e espaciais (regional e

grande escala) das condições do clima são fundamentais para a agricultura e para

gestão dos recursos naturais. É também importante a variabilidade da precipitação,

particularmente no que diz respeito ao uso humano. Por exemplo, conhecimento

prévio sobre quando e quanto a precipitação irá ocorrer é fundamental na gestão de

recursos hídricos e para a produtividade na agricultura (SILVA e LUNA, 2012). Além

disso, tem impacto significativo para a segurança alimentar, uma vez que uma

grande variabilidade resulta em altos níveis de incerteza.

Em alguns países da África Subsaariana1, práticas agrícolas sustentáveis,

embasadas em conhecimentos locais, se mostram eficazes de assegurar o

desenvolvimento de sistemas de produção alimentícia (ALTANGEREL e HENAO,

2010). A agricultura sustentável é orientada pelo conhecimento local e por técnicas

de conservação de recursos, fazendo melhor uso dos bens e serviços oferecidos

pela natureza, sem danificá-la (REIJNTJES et al., 1992). Além disso, investir nas

capacidades dos pequenos agricultores em adotar práticas sustentáveis irá ajudar a

garantir maiores lavouras e rendimentos, e promove também o consumo de

1 Os países que fazem parte da África Subsaariana são os seguintes: África do Sul; Angola; Benin;

Botswana; Burkina Faso; Burundi; Cabo Verde; Camarões; Chade; Comores; Congo; Costa do Marfim; Djibouti; Eritreia; Etiópia; Gabão; Gâmbia; Gana; Guiné; Guiné Equatorial; Guiné Bissau; Lesoto; Libéria; Madagáscar; Malawi; Mali; Mauricia; Moçambique; Namíbia; Níger; Nigéria; Quénia; República Centro-Africana; República Democrática do Congo; Ruanda; São Tomé e Príncipe; Esnegal; Serra Leoa; Seychelles; Somália; Suazilândia; Sudão; Tanzânia; Togo; Uganda; Zâmbia e Zimbabuè. Em: <http://www.luventicus.org/mapaspt/africa/africasubsaariana.html>.

http://www.luventicus.org/mapaspt/africa/africasubsaariana.html

8

alimentos locais e, principalmente no desenvolvimento econômico local e na fixação

das populações.

Em Moçambique, a agricultura constitui um setor de atividade de grande

importância para a economia, sendo igualmente a base de segurança alimentar e de

renda para a maioria da população moçambicana. O setor agrário é essencialmente

constituído pela agricultura familiar, praticada em pequenas explorações, em regime

de sequeiro e emprega mais de 80% da população. O setor familiar pratica uma

agricultura tradicional de subsistência com investimentos reduzidos e de baixo nível

tecnológico (INE, 2002).

De acordo com o Centro Técnico de Cooperação Agrícola e Rural (CTCAR), o

milho é o alimento de base mais importante na África Oriental. No entanto, os

rendimentos desta cultura nas pequenas explorações agrícolas continuam baixos e

representam apenas um quarto do que poderia ser alcançado (CTA, 2008).

Moçambique é um país desta região, com menor rendimento de milho por hectare. O

rendimento médio do milho na agricultura familiar é cerca de 0,85 ton/ha,

considerado baixo quando comparado com o da África 1,35 ton/ha (SAWANGUANE,

2005).

Apesar do fraco desenvolvimento agrário, o país possui grande potencial para

desenvolver uma agricultura que assegure crescimento sustentável a médio e longo

prazo. Porém, é necessário que se adotem estratégias e políticas que visam à

transformação da economia familiar de subsistência e de baixo rendimento para uma

agricultura mais integrada, orientada na criação de emprego, autossuficiência

alimentar, produção de matéria prima para indústria nacional e exportação.

O diagnóstico dos modos de variabilidade climática pode auxiliar os países

susceptíveis às Mudanças Climáticas, como é o caso de Moçambique, a antecipar,

acionar e/ou desenvolver mecanismos de mitigação aos efeitos extremos, como

eventos hidrometeorológicos extremos (secas e enchentes). Estes diagnósticos

poderão fornecer informações de maior importância, tanto no planejamento das

atividades, assim como na tomada de decisões estratégicas de criação de políticas

públicas para melhorar o bem estar social com a finalidade de impulsionar o

9

desenvolvimento em vários setores tais como agricultura, indústria, vias de acesso,

meio ambiente, entre outros.

Os fatos anteriormente expostos enfatizam a necessidade de que as

estratégias de desenvolvimento têm que ter em conta não apenas o crescimento

socioeconômico, e sim com a segurança alimentar da população. Para atender

essas demandas, é necessário o planejamento do uso da água e do solo com base

nos aspectos edafoclimáticos e da cultura para fornecer elementos ao

desenvolvimento da agricultura sustentável.

O presente trabalho é composto por dois capítulos: O primeiro capítulo

introduz o tema e os objetivos do trabalho. Mais adiante, são identificados com o

auxílio da literatura e modelos estatísticos, os principais modos de variabilidade

climática que atuam na região da África Austral e seus impactos na variação

interanual da climatologia regional da precipitação. O segundo capítulo aborda

aspectos agrometeorológicos, isto é, a relação da Agricultura com a Meteorologia e

Climatologia, a partir da identificação dos modos de variabilidade climática,

relacionando-os com os fenômenos El Niño-Oscilação Sul - ENOS, Oscilação

Decadal do Pacífico - ODP, e o Dipolo do Oceano Índico – DOI e assim quantificar a

produtividade do milho em regime de sequeiro na região sul de Moçambique.

10

OBJETIVOS

Geral

AVALIAR os impactos advindos dos modos de variabilidade climática nos

padrões interanuais da precipitação na região sul de Moçambique e sua influência

na produtividade do milho em regime de sequeiro.

Específicos

Identificar os principais modos de variabilidade climática (MVC)

atuantes na região da África Austral (Capítulo 1);

Caracterizar (período de atuação e intensidade) da variação

interanual das anomalias (SPI) de precipitação (Capítulo 1);

Definir como as flutuações climáticas (MVC) influenciam nas

características da variação das anomalias climáticas da precipitação (Capítulo

1).

Quantificar a influência dos modos de variabilidade climática no

rendimento da cultura do milho em regime de sequeiro com auxílio de

modelos numéricos solo-água-planta-atmosfera (Capítulo 2);

Contribuir e propor o desenvolvimento de um modelo de

previsão e calendarização dos plantios na época chuvosa, com vistas a

serem utilizados como alternativas para mitigar as perdas de culturas

decorrentes do estresse hídrico e (Capítulo 2);

Readequar os modelos existentes, melhorando-os para a

otimização da maior produtividade, aproveitando os recursos naturais

disponíveis e expansão das áreas de cultivo do milho (Capítulo 2).

11

CAPÍTULO I - MODOS DE VARIABILIDADE CLIMÁTICA ATUANTES

NA ÁFRICA AUSTRAL

1.1 INTRODUÇÃO

É notável que nos últimos anos o aumento dos impactos da variabilidade

climática interanual, tal que os eventos extremos nestas escalas temporais têm

pressionado em várias vezes os principais aspectos da vida humana, na região da

África Austral. Por exemplo, lugares com regimes de precipitação apropriados à

prática da agricultura, prevenção de epidemias, proteção do meio ambiente, entre

outros. Nestes aspectos, a precipitação é um elemento climático fundamental e

determinante em tais pressões à sociedade. Assim, o prognóstico da precipitação

auxiliaria positivamente aos países vulneráveis, como é o caso de Moçambique, a

antecipar, acionar e/ou desenvolver mecanismos de adaptação ou mitigação aos

efeitos dos eventos naturais, por exemplo, secas e enchentes, sendo a previsão de

sua ocorrência de extrema importância no planejamento das atividades dos setores

agrícola, industrial, ambiental, entre outros. O presente estudo concentrou-se na

análise dos anos de ocorrência de seca, relacionados com os modos de

variabilidade climática, que possivelmente estejam relacionados com a

irregularidade e/ou escassez da chuva, elemento fundamental para a prática da

agricultura de sequeiro.

O primeiro capítulo tem por objetivo identificar os principais modos de

variabilidade climática (MVC), atuantes na região da África Austral e, em particular

na região sul de Moçambique; caracterizar (período de atuação e intensidade) da

variação interanual das anomalias (SPI) de precipitação; definir como as flutuações

climáticas (MVC) influenciam nas características da variação das anomalias

climáticas da precipitação.

12

1.2 REVISÃO BIBLIOGRÁFICA

1.2.1 El Niño-Oscilação Sul

Os ciclos de ENOS resultam da combinação de fatores oceânicos-

atmosféricos. O ENOS possui duas fases, uma fria e outra quente que ocorrem em

intervalos de 6 a 18 meses, mas entre um evento e outro podem transcorrer de 1 a

10 anos. Durante a ocorrência do ENOS, diversas partes do globo sofrem alterações

na distribuição da precipitação e temperatura do ar, sobretudo nas regiões Tropicais

e nas latitudes médias (LOIOLA, 2012).

A fase quente do ENOS, ou El Niño, caracteriza-se pela anomalia positiva da

Temperatura da Superfície do Mar (TSM) do Oceano Pacífico Equatorial Leste,

correspondendo às secas no Nordeste do Brasil (NEB), redução das chuvas na

Amazônia e aumento da precipitação e da temperatura no Sul do Brasil, a

temperaturas elevadas no Nordeste e Noroeste dos Estados Unidos da América

(EUA), Sul da Austrália, Japão e na África Austral (OLIVEIRA, 2001; LOIOLA, 2012).

Na fase inversa ou La Niña, ocorre anomalia negativa da TSM no Oceano

Pacífico Equatorial Leste. As regiões afetadas pela La Niña podem se diferenciar

das do El Niño. No Sul do Brasil ocorre frio e períodos de seca e no Nordeste maior

precipitação, o frio intensifica-se sobre o Japão, Noroeste dos EUA e África Austral.

A periodicidade curta e a magnitude dos ciclos ENOS, tornam-os perceptíveis e

relevantes às atividades socioeconômicas (OLIVEIRA, 2001; LOIOLA, 2012).

O El Niño caracteriza-se por TSM mais quentes que a média no Pacífico

Equatorial Leste, enquanto a La Niña por TSM mais frias que a média climatológica.

O El Niño produz seca e temperaturas acima da média para o sul da África. Já a La

Niña está associada aos anos mais frios e chuvas a acima do normal (LOIOLA,

2012).

Além de índices baseados nos valores da TSM no Oceano Pacífico

Equatorial, o ENOS pode também ser quantificado pelo Índice de Oscilação Sul

(IOS). Este índice representa a diferença de pressão ao nível médio do mar (PNMM)

13

entre o Pacífico Central (Thaiti) e o Pacífico do Oeste (Darwin/Austrália) (OLIVEIRA,

2001).

O IOS está relacionado com as mudanças na circulação atmosférica nos

níveis baixos da atmosfera, consequência do aquecimento e resfriamento das águas

superficiais na região. O IOS é indicado pelos valores negativos (positivos) para a

ocorrência do El Niño e La Niña, respectivamente (OLIVEIRA, 2001).

Ao nível regional quando o IOS aumenta rapidamente, a partir de janeiro e

atinge no Hemisfério Sul o valor crítico de +0,5 ou superior, nos meses de julho e

setembro, a probabilidade de ocorr período de seca sobre a África Austral aumenta.

Contrariamente, quando o IOS diminui rapidamente, a partir de janeiro e atinge um

valor crítico de -0,5 ou inferior (julho e setembro), maior é a probabilidade de se ter

um período chuvoso normal (-0,5 a 0,5) ou acima do normal (inferior a -0,5) (ROJAS

e AMADE, 1996).

A Oscilação Sul (OS) é o modo dominante da variabilidade interanual dos

Trópicos no geral. Contudo, a OS não altera as fases do período chuvoso das

regiões atingidas, e sim causa alterações na amplitude da precipitação, ou seja, a

quantidade de chuva durante o período chuvoso normal, torna-se superior ou inferior

que a média, embora a época do ano seja a mesma (VAREJÃO-SILVA, 2005).

1.2.2 Oscilação Decadal do Pacífico

Oscilação Decadal do Pacífico (ODP) é um fenômeno oceânico-atmosférico

associado à variabilidade climática do Oceano Pacífico. A ODP pode também ser

definida, como o fenômeno que descreve o padrão térmico médio das águas

superficiais do Pacífico, para períodos decadais, que vão de 20 a 30 anos. Segundo

Dewes, apud Loiola, (2012), durante a ODP a cada duas ou três décadas ocorre

inversão entre fases frias e quentes na TSM entre o Oceano Pacífico Tropical e

extratropical, completando o ciclo em 50 a 60 anos.

A ODP possui duas fases positiva (quente) e negativa (fria): ODP-Positiva

prevalecem águas superficiais mais quentes que o normal no Pacífico Tropical e

14

Leste, e águas mais frias que o normal no Pacífico Norte, com tendência de maior

número de episódios de El Niño e mais intensos e menor número de La Niña que

são menos intensos; ODP-Negativa prevalecem águas superficiais mais frias no

Pacífico Tropical e Leste, e águas mais quentes no Pacífico Norte, com maior

número de episódios de La Niña, que tendem a ser mais intensos e com menor

frequência de El Niño, que são mais curtos e rápidos. Aguiar (2006) cita o exemplo

das fases da ODP, em que durante a década dos 40, esteve-se sob a influência da

ODP-Positiva (maior número de El Niños e mais intensos). Durante as décadas 50 a

76 caracterizou-se a ODP-Negativa, quando ocorreram diversos eventos de La Niña,

de intensidade forte. Novamente, nas décadas dos 80 e 90 esteve-se sob a ODP-

Positiva, quando ocorreram justamente os dois El Niños mais fortes do século

passado (1983 e 1997/1998) (AGUIAR, 2006).

1.2.3 Dipolo do Oceano Índico

A comunidade científica reconhece também o Dipolo do Oceano Índico (DOI),

como um fenômeno acoplado da interação oceano-atmosfera. O DOI é um

fenômeno interanual que foi descoberto recentemente, que ocorre nas regiões

tropicais do Oceano Índico (RANDRIAMAHEFASOA, 2011).

O DOI é uma oscilação da TSM no Oceano Índico, que se tornou uma grande

influência sobre as variações climáticas na região. Durante os eventos do DOI

positivo, a anomalia quente da TSM no Oceano Índico Ocidental é acompanhado por

secas severas sobre a região da Indonésia e fortes chuvas sobre a África Oriental.

Para obter mais detalhes sobre os padrões do DOI Nakamura et al. (2009),

estudaram um registro de coral de 115 anos do Quênia. Nesse estudo os autores

analisaram proporções de isótopos de oxigênio de corais, que ajudaram a traçar as

anomalias de precipitação, para reconstruir a variabilidade do DOI. Seus resultados

adicionaram-se à evidência de que o DOI vem ocorrendo com mais frequência nas

últimas décadas.

Ainda nesse estudo, descobriram que antes de 1924, o DOI ocorreu

aproximadamente a cada 10 anos, mas desde 1960, os eventos do DOI vêm

ocorrendo cerca de 18 meses a 3 anos de diferença. Conforme Abram et al. (2007),

15

uma média de quatro eventos de DOI positivo (negativo) ocorrem durante um

período de 30 anos e cada evento dura cerca de seis meses.

Os efeitos do aquecimento global no Oceano Índico ocidental, podem ter

levado à mudança observada na variabilidade do DOI, e este substituiu o ENOS

como principal promotor de padrões climáticos sobre a região do Oceano Índico

(NAKAMURA et al., 2009).

Os eventos do DOI começam a desenvolver-se no mês de junho e têm seu

pico em outubro. Durante as monções de verão no Hemisfério Norte (HN) (junho a

setembro) e monções de inverno no Hemisfério Sul (HS) (dezembro a fevereiro), um

forte vento sazonal do Sudeste (SE), cruza o equador e afeta a profundidade da

termoclina. De leste a oeste, o vento empurra a água quente na zona da camada de

mistura, assim, a água fria chega até a superfície do oceano. Portanto, a termoclina

sobe na parte leste do Oceano Índico, sendo esta a fase do DOI-Positivo. É

caracterizado pelo resfriamento da TSM em torno da costa de Java e aquecimento

nas regiões ocidentais do Oceano Índico – costa oriental do continente africano

(RANDRIAMAHEFASOA, 2011).

Consequentemente, precipitações fortes se desenvolvem ao longo da região

oriental do continente africano durante a fase de pico. Condições inversas existem e

que descrevem os acontecimentos do DOI-Negativo. Resumidamente, o DOI é

simultaneamente um pólo-oeste e pólo-leste das anomalias de TSM no Oceano

Índico Sul (Figura 1) (RANDRIAMAHEFASOA, 2011).

16

Figura 1: Dipolo oeste-este no Oceano Índico Sul; (a) na sua fase positiva e (b) na sua fase negativa. Fonte: Adaptado de Climate Smart Agriculture (2011). Em: <www.dpi.nsw.gov.au/publications>.

1.2.4 Dipolo do Oceano Índico Subtropical

As regiões tropicais, do ponto de vista climatológico são descritas pela faixa

das regiões situadas entre os 30⁰ S e 30⁰ N. Estas regiões recebem mais radiação

solar do que as demais regiões do globo. Enquanto que as regiões subtropicais

consistem de duas regiões, uma no HN e outra no HS, entre 30⁰ - 45⁰ N e 45⁰ - 30⁰

S. Os seus limites dependem da distribuição dos raios solares sobre a superfície da

Terra (RANDRIAMAHEFASOA, 2011).

O Dipolo do Oceano Índico Subtropical (DOIS), é um evento que ocorre nas

regiões subtropicais do HS. É um modo de variabilidade interanual que ocorre

durante o verão austral (janeiro a março). A presença de fortes ventos de leste-sul, o

aumento da evaporação e da mistura das massas de ar marinho no sudeste do

Oceano Índico, causa o resfriamento das águas na costa Australiana. Considerando

a presença de ventos fracos de oeste e a perda sazonal de calor latente, isso faz

com que a bacia oceânica seja quente no sudoeste do Oceano Índico, precisamente

no sul de Madagáscar. Estas duas anomalias de TSM, quente no oeste e fria no

leste, compõem o DOIS-Positivo (RANDRIAMAHEFASOA, 2011). Conforme Saji et

al. (1999), durante a fase positiva do DOIS neste pólo são geradas massas de ar

http://www.dpi.nsw.gov.au/publications

17

úmido, que são advectadas na parte oriental de Moçambique e África do Sul, sendo

reforçadas pela anomalia de baixa pressão gerada sobre este pólo quente.

Obviamente existe o DOIS-Negativo, que é caracterizado pela ocorrência de

anomalias quente de TSM na região sudeste do Índico e fria na região sudoeste. Por

um lado, a anomalia de TSM fria na região oriental do Oceano Índico Sul enfraquece

a ZCIT marítima. Por outro lado, a anomalia positiva de TSM contribui no aumento

da evaporação na região ocidental, onde as massas de ar úmido marinho são

transportadas pelos fortes ventos de leste-sul para a região da África Austral.

Consequentemente, a precipitação abundante acima do normal ocorre sobre essa

região. No entanto, a fase negativa do DOIS tem consequências opostas, menos

precipitação sobre a região da África Austral incluindo Madagáscar.

O DOIS positivo (negativo) possui características similares do DOI positivo

(negativo), porém este é a porção sul do DOI que atua na região subtropical do

Oceano Índico, concretamente entre as latitudes de 30º e 45º S, com maior

influência sobre a região da África Austral e, em particular no Canal de Moçambique

e no sul de Madagascar. Em contrapartida, a porção norte do DOI atua na região

intertropical, isto é, entre os paralelos 30º N e 30º S e tem maior influência sobre

esta região. No entanto, ao longo deste estudo optou-se em evidenciar o DOI como

referência, para simplificar as análises destes modos de variabilidade climática, mas,

além disso, pelo fato de ter havido acesso à sua informação. Assim, recomenda-se

que em outros estudos se aprofunde mais sobre este modo de variabilidade

climática.

1.2.5 Caracterização da África Austral

A África Austral encontra-se localizada entre o Oceano Atlântico e o Oceano

Índico, zonas de alta pressão a oeste e a leste (Figura 2). Possui áreas semiáridas e

desérticas (Deserto da Namíbia - Namíbia e de Calaári - Botswana). A maioria de

sua população vive da agricultura de sequeiro para sua subsistência, o que torna os

longos períodos de seca um evento que afeta a economia e a própria vida da

sociedade. É uma região propensa à secas frequentes e distribuição de chuvas

irregulares. Nesta região da África Subsaariana, a chuva é irregularmente distribuída

18

no decorrer dos anos em termos temporais, assim como espaciais. Não só a

escassez ou mesmo a falta de chuvas é prejudicial, mas a sua irregularidade

também é. A região possui dois períodos distintos - um período chuvoso, que varia

de novembro a abril, e um período seco, que varia de maio a outubro (INGC/FEWS

NET Mind, 2003). O problema da seca em algumas vezes não é a falta de água, e

sim a falta de políticas públicas e aplicação de conhecimentos tecnológicos para a

minimização deste problema.

Figura 2: Localização da África Austral e países integrantes. Fonte: NASA World Wind.

Por um lado, a precipitação pluvial sobre a África Austral apresenta grande

variabilidade, que é fortemente condicionada pelo fenômeno ENOS. Por outro lado,

ela é largamente influenciada pela ZCIT. A ZCIT muda a sua posição durante o ano,

deslocando-se entre o Equador e os Trópicos de Câncer e Capricórnio. A região da

África Austral recebe maiores quantidades de sua precipitação anual de novembro

até abril, à medida que a ZCIT se desloca para o sul. Quanto mais a sul esta se

deslocar, maior é a probabilidade de ocorrência da precipitação (Figura 3). O

período chuvoso ocorre quando a ZCIT se move para o sul, o que induz as chuvas

e, o período seco (maio até outubro) ocorre quando esta se afasta em direção ao

norte (ALLABY e ALLABY, 1999).

19

Figura 3: Variação da Zona de Convergência Intertropical (ZCIT) em África por todo ano. Fonte: In INGC/FEWS NET Mind (2003).

Vale acrescentar que para além da ZCIT, os oceanos desenpenham também

influência importante no clima regional. Por um lado, a costa leste é influenciada

pela corrente do Canal de Moçambique (CCM) em direção ao sul, a qual traz água

quente e ar úmido do Equador, e desta maneira induz a um clima úmido e quente.

Por outro lado, a costa oeste é influenciada pela corrente Fria de Benguela (CFB),

do Oceano Atlântico, que condiciona um clima mais seco (INGC/ FEWS NET Mind,

2003).

No interior da África Austral, existe forte gradiente de chuvas de leste a oeste.

Na região da Suazilândia e Lesoto em direção para o leste, tanto a altitude como a

exposição do ar úmido que escoa do Oceano Índico condicionam chuvas mais

fortes. No entanto, a precipitação total reduz gradualmente em direção ao ocidente,

de modo que muitas regiões centrais e ocidentais se tornem semidesérticas, com

baixa e variável precipitação. Em toda região do interior, as chuvas ocorrem

principalmente no verão, acompanhadas de trovoadas. Existem igualmente faixas de

temperaturas do ar diárias e sazonais, como resultado dos efeitos da altitude e da

posição continental (oceanidade/continentalidade). Os invernos são normalmente

secos e ensolarados, enquanto que os verões são quentes e úmidos. A geada

ocorre frequentemente durante o inverno e a neve é comum acima dos 1.500 m

(INGC/FEWS NET Mind, 2003).

20

1.2.6 Clima da África Austral

O clima da região Austral de África, em modo geral, dividide-se em dois

grupos segundo a classificação de Köppen: i) climas áridos próprios dos países do

Sudoeste que fazem fronteira com o Deserto de Kalahari (Angola, Botswana,

Zimbabuè, Namíbia e África do Sul), com climas que variam de semiárido e

subúmido a leste e a hiper-árido a oeste; ii) climas de latitude média úmida com

invernos moderados, que compreendem os países do leste, (Malawi, Moçambique,

Lesoto Suazilândia e Tanzânia) e países das Ilhas do Oceano Índico (Comores,

Madagascar, Maurícias, Reunião e Seychelles), com condições climáticas que

variam de seco a sub-tropical úmido de latitude média (INGC/FEWS NET Mind,

2003; PIDWIRNY, 2006).

1.2.7 Localização e caracterização de Moçambique

Moçambique situa-se no hemisfério Meridional, entre os paralelos 10º27’N e

26º52’S e entre os meridianos de 40º51’E e 30º12’O, na costa Sudeste do continente

africano, Oeste da Ilha de Madagáscar da qual é separada pelo Canal de

Moçambique (MUCHANGOS, 1999; ANUÁRIO ESTATÍSTICO, 2006). A situação

geográfica de Moçambique é das mais interessantes do continente Africano, pois ele

integra três das grandes regiões naturais, nomeadamente: a África Oriental, África

Central e África Austral. Com uma superfície de 799.380km², de terra firme e

13.000km² são ocupados pelas águas interiores que incluem os lagos, albufeiras2 e

rios, e com uma fronteira terrestre de 4.330km² desde o rio Rovuma até à Ponta do

Ouro (ANUÁRIO ESTATÍSTICO, 2006; CUMBE, 2007).

Moçambique faz fronteira internacional com seis países, os quais se inserem

na fronteira noroeste e oeste, são os seguintes: Malawi, Zâmbia e Zimbabuè

respectivamente; A norte é limitado pela República da Tanzânia através da fronteira

natural do Rio Rovuma; A sul é limitado pela República da África do Sul e o Reino da

Suazilândia e a este, é limitado pelo Canal de Moçambique e pelo Oceano Índico. O

2 Albufeira: refere-se a uma depressão não muito funda inundada, que se comunica com o mar

durante as marés cheias; lago de água salgada, criado por represamento artificial, laguna; represa

artificial que usa as águas das chuvas para irrigação. Em:

<http://aulete.uol.com.br/ALBUFEIRA#ixzz2IKwcMDTR>.

21

clima de Moçambique é influenciado pelas monções do Oceano Índico e pela

corrente quente do Canal de Moçambique (CQCM), em geral seu clima é tropical

úmido, com uma estação seca no centro/norte que varia de quatro a seis meses e

no sul o clima é tropical seco que se prolonga de seis a nove meses (UELE, 2008).

A República de Moçambique possui uma população de 20.226.296

habitantes, majoritariamente 85% vivendo na zona rural. A área costeira constitui

uma faixa de menos de 20% da superfície total, onde habita cerca de 43% da

população total. O país tem uma taxa anual de crescimento populacional de 2,4%,

que é considerada uma das mais altas do continente Africano. A maioria da

população depende dos bens e serviços providenciados pelos ecossistemas, com

particular destaque a agricultura e florestas naturais (ZOLHO, 2010).

No aspecto espacial Moçambique está dividido geograficamente em três

regiões distintas, são elas: Região Norte, Centro e Sul.

Região Norte: também conhecida por Moçambique Setentrional é constituída

por três províncias: Niassa, Cabo Delgado e Nampula. A norte fica Tanzânia, da qual

se separa através do rio Rovuma, a sul está a província de Zambézia, a este é

banhada pelo Oceano Índico e a Oeste é limitada pelo Lago Niassa e pelo Malawi.

Geograficamente fica entre os paralelos 10º27’ S e 16º51’ S e entre os meridianos

34º40’ E e 40º51’E (INAM, 2007).

Região Centro: esta zona é constituída por quatro províncias: Tete, Manica,

Sofala e Zambézia. É limitada a Norte pela Zâmbia, Malawi província de Niassa e de

Nampula. A sul, pelas províncias de Gaza e Inhambane. A este, é banhada pelo

Oceano Índico e a oeste pela República de Zâmbia e República do Zimbabuè.

Localização geográfica, entre os paralelos 14º00’ S e 21º33’ S e pelos meridianos

30º12’E e 39º07’E.

Região Sul: também denominada por Moçambique Meridional, situa-se a sul

do rio Save é constituída pelas províncias de Gaza, Inhambane e Maputo. É limitada

a norte pelas províncias de Manica e Sofala. A sul pela República de África do Sul, a

este é banhada pelo Oceano Índico e a oeste, pela República do Zimbabuè,

22

República de África do Sul e Reino da Suazilândia. Situa-se entre os paralelos 21º

05’ S e 26º52’ S e pelos meridianos 31º 20’ E e 35º 20’ E (INAM, 2007).

Figura 4: Mapa de Moçambique mostrando detalhes dos limites geográficos, divisão administrativa e as principais bacias hidrográficas. Fonte: <http://www.africa-turismo.com/mapas/mocambique.htm>.

http://www.africa-turismo.com/mapas/mocambique.htm

23

1.2.8 Clima de Moçambique

De acordo com a classificação de Köppen, no país predomina clima do tipo

semiárido. A maior extensão territorial, em torno de 80% é coberta por clima do tipo

tropical de savana (Aw) e 15% constitui a zona do clima sub-úmido. As zonas áridas

e úmidas são constituídas por 2 e 3% de área total de Moçambique (CORDEIRO,

1987) (Figura 5).

Figura 5: Distribuição dos tipos de clima em Moçambique. Fonte: MINED (1986).

24

Os tipos climáticos em Moçambique são determinados pela localização da

zona de baixas pressões equatoriais (ZBPE), das células anticiclônicas tropicais

(CAT) e das frentes polares do Antártico (FPA). O litoral moçambicano sofre

influências da Corrente quente Moçambique-Agulhas (CQMA) e dos

correspondentes ventos dominantes marítimos do quadrante Leste (VDMQL). Na

região do litoral, as chuvas geralmente são torrenciais e são mais a norte que a sul,

com maior frequência de tempestades tropicais durante a época úmida (CUMBE,

2007).

As chuvas intensas são associadas á passagem de ciclones tropicais (CT) ao

longo do CM. Estes sistemas climáticos de grande escala podem variar

consideravelmente de ano para ano, e às vezes resultam em cenários de secas ou

enchentes. Outro modo importante que impacta na variabilidade do clima é a TSM

do Oceano Índico, relacionado com o DOI. Durante a fase quente - El Niño causa

seca e temperaturas mais elevadas do que as condições médias normais e, na fase

fria - La Niña causa condições de chuvas intensas, com temperaturas relativamente

mais frias (ALLABY e ALLABY, 1999; INGC/FEWS NET Mind, 2003).

A variabilidade do ENOS pode estar relacionada com as tendências de

mudança do clima. Um estudo realizado na África Austral mostra que a média anual

da pluviosidade, reduziu a uma taxa média mensal de 2,5 mm o correspondente a

3,1% por década entre 1960 a 2006 (INGC/ FEWS NET Mind, 2003). Esta variação

foi resultante das reduções nos totais pluviométricos registradas em dezembro-

janeiro-fevereiro, que diminuíram em 6,3 mm mensais equivalendo a 3,4% por

década (ALLABY e ALLABY, 1999; INGC/ FEWS NET Mind, 2003).

1.2.9 Sistemas meteorológicos atuantes em Moçambique

Os sistemas atmosféricos mais importantes e que determinam os totais e

padrões de precipitação sobre Moçambique, que afetam diretamente a prática da

agricultura de sequeiro em grande larga escala, e influenciam a produtividade

agrícola são: ZCIT; as Células Anticiclónicas da Zona Subtropical do Hemisfério Sul

(CAZSHS) sobre os dois oceanos (Pacífico e Índico); Depressão de origem térmica

(DOT) que se forma sobre a África Austral na época quente e chuvosa do HS; a Alta

25

de origem térmica (AOT) sobre o continente; as Depressões da Zona Subpolar

(DZSP), na sua migração periódica anual no sentido ao Equador; Frentes frias (FF),

Corrente Quente Moçambique-Agulhas (CQMA) e os Ciclones Tropicais do Canal de

Moçambique (CTCM).

1.2.10 Zona de Convergência Intertropical

A Zona de Convergência Intertropical (ZCIT) é uma zona de baixas pressões,

onde convergem diferentes massas de ar e criam-se nuvens de grande

desenvolvimento vertical (nuvens convectivas - cumulusnimbus), que provocam

grandes totais de precipitações. Este é um sistema migratório que se desloca sobre

o continente Africano no sentido N-S e S-N. As posições extremas são atingidas nos

meses de julho cerca de 4º S e janeiro se estende até às proximidades do Trópico

de Capricórnio (23º 27’ S). Durante os meses de agosto-novembro a ZCIT desloca-

se para o sul e em janeiro-fevereiro (verão Austral) atinge o extremo inferior a sul, o

que contribui para as chuvas na região norte, centro e uma porção da região sul de

Moçambique (ROJAS e AMADE, 1996; UELE, 2008).

O caso inverso ocorre durante os meses de março-junho e em junho-julho

(inverno Austral), quando a ZCIT atinge o extremo superior a norte da sua posição

média meteorológica, onde consequentemente, contribui para a diminuição das

chuvas nas regiões norte, centro e sul do país. Seu efeito ocorre com maior

intensidade nas províncias de (Niassa, Cabo Delgado, Nampula – Região Norte;

Zambézia, norte de Tete e Sofala – Região Centro), onde esse deslocamento resulta

no início ao período chuvoso nestas regiões, entre os meses de outubro-novembro.

Na Região Sul o efeito da ZCIT faz-se sentir, embora não com maior intensidade, na

região compreendida entre o rio Save e o Trópico de Capricórnio (especificamente

no norte de Inhambane e de Gaza), onde contribui geralmente, para o início tardio

do período chuvoso entre os meses de novembro-dezembro (UELE, 2008).

26

1.2.11 Ciclones Tropicais

Os Ciclones Tropicais (CTs) durante a sua passagem sobre o país, produzem

grandes quantidades de precipitação, sendo estas zonas de baixas pressões com

características dinâmicas, que movimentam ar úmido e quente horizontalmente.

O período com maior atividade ciclônica estende-se de novembro até abril.

Conforme as estatísticas, cerca de três a cinco ciclones se formam no CM todos os

anos. Este fenômeno por média dura seis dias (desde a sua formação até a

dissipação), porém por vezes, há ciclones que duram semanas às vezes até um

mês. Para a agricultura, dependendo de sua intensidade, o ciclone pode ser

favorável (proporcionando chuvas) ou desfavorável (provocando enchentes e

destruições) (ROJAS e AMADE,1996).

1.2.12 Anticiclones subtropicais

Anticiclones subtropicais (ACSTP) são células de alta pressão alinhadas

aproximadamente ao longo de uma linha de latitude em ambos os hemisférios. O

eixo do cinturão se localiza nos níveis baixos a cerca de 35° de latitude em média e

tem um pequeno deslocamento meridional anual.

Os Anticiclones Subtropicais do Sul (ACSTPS) estão localizados no cinturão

de alta pressão subtropical do Hemisfério Sul, durante seus movimentos sazonais

constituem características importantes que controlam o tempo na África Austral

(TYSON, 1984; ROCHA, 1992).

Por um lado, do Oceano Índico as altas apresentam deslocamento

longitudinal de cerca de 24º e, estão próximas ao subcontinente durante o inverno e

deslocam-se para a região da Austrália durante o verão. Por outro lado, do Oceano

Atlântico as duas células deslocam-se entre 5 a 6º de latitude e alcançam suas

posições mais a sul durante o verão. Ainda neste período de verão, com o aparente

movimento do Sol para o Hemisfério Sul, uma zona térmica de baixa pressão

desenvolve-se na África Austral, e quebra o cinturão de alta pressão, e o regime dos

ventos dos dois hemisférios convergem para esta zona, onde a banda de atividade

27

convectiva determina a ZCIT. No extremo sul predomina um intenso aporte de

umidade do Oceano Índico e a Ilha de Madagáscar atua como uma barreira (Figura

6). Vale ressaltar que o Oceano Índico é a principal fonte de ar úmido para a região,

através de massas de ar do nordeste e sudeste (TALJAARD, 1986; TYSON, 1986).

Figura 6: Anticiclones subtropicais do Índico e do Atlântico e a zona térmica de baixa pressão, localizados no cinturão de alta pressão subtropical do Hemisfério Sul. Fonte: INAM (2013).

Durante o inverno Austral nos Oceanos Índico e Atlântico, as altas encontram-

se próximas do subcontinente, onde predomina a subsidência na região e a

convecção é inibida. O fluxo de ar frio proveniente dos oceanos é impedido de

penetrar no continente devido à inversão da temperatura que geralmente varia

abaixo do nível de planalto (SCHULZE, 1988).

1.2.13 Depresões térmicas

As depressões de origem térmicas (DOT) caracterizam-se por baixas

pressões no centro e convergência do ar. Estas são acompanhadas por massas de

ar, geralmente quente e úmido, que favorecem a ocorrência de precipitação. Porém,

dependendo do seu posicionamento e dinâmica, por vezes, originam a ocorrência de

chuvas fracas inferiores a 10 mm/d. Resultam da movimentação e deslocação dos

ACSTP originários do Oceano Índico e Atlântico. O interior das províncias de

Inhambane e Gaza são zonas fortemente influenciadas por ACSTP (FARIA, 1965).

28

Uma presença muito forte deste fenômeno afeta, por vezes, a atividade da ZCIT que

é frequente durante o verão (ROJAS e AMADE,1996).

Durante o verão austral (janeiro-abril), os ventos de nordeste (NE) deflectem a

ZCIT para o sul da região da África Austral (até próximo ao Trópico de Capricórnio,

cerca de 23º 27’ S), o que favorece a ocorrência da precipitação (chuvas) nesta

região e, consequentemente, na Região Sul de Moçambique (RSM). O contrário

observa-se durante a monção continental ou do inverno (julho-setembro), quando os

ventos de sudeste (SE) afastam a ZCIT para o norte do continente Africano, assim

favorece parte das regiões Central e Norte de África (Figura 3).

1.2.14 Frentes frias do sul

Frentes frias do Sul (FFS) são massas de ar frio que se formam na superfície

polar sul, elas têm uma migração periódica anual em direção ao Equador. Na sua

trajetória, estas massas de ar frio convergem com as de ar quente, na zona de

convergência formam-se grandes nuvens de desenvolvimento vertical (nuvens

convectivas) que provocam precipitação. A duração das FFS, geralmente, é de três

a cinco dias, sendo mais frequentes no inverno. No entanto, elas são as

responsáveis pela maior parte das chuvas que ocorrem no verão na região sul do

país, sobretudo na região litorânea. Estas frentes determinam a existência da

segunda época agrícola na região litorânea do país (ROJAS e AMADE, 1996; UELE,

2008).

1.2.15 Baixas Costeiras

As baixas costeiras (BC) são células de baixas pressões, localizadas na parte

costeira da África Austral. Em Moçambique ocorrem, geralmente, durante o verão e

são observadas com maior frequência no sul do rio Save. A passagem das BC é

algumas vezes, caracterizada por céu coberto localizado e por chuvas locais fracas

de curta duração. Este fenômeno é ligeiramente favorável à prática da agricultura de

sequeiro na área do litoral (ROJAS e AMADE, 1996; UELE, 2008).

29

1.2.16 Formas de relevo ou orográficas

As precipitações também podem se formar de acordo com a configuração do

relevo da região, por exemplo, a composição orográfica de determinada região

facilita o processo de ascendência das massas de ar, que com o aumento da altitude

provoca a diminuição da temperatura. A massa de ar ascendente alcança baixa

temperatura e evolui até ao ponto de saturação, onde a água condensa-se e

precipita-se.

Este fenômeno é típico das regiões planálticas, por exemplo, a região a sul do

rio Save é caracterizada por vastas áreas de planícies (duas faixas com altitudes

entre 0 a 200 m; no litoral com altitudes de até 100 m e outra caminhando ao interior

com altitudes de 100 a 200 m), em que o movimento ascendente das massas de ar

não tem grande influencia, excetuando uma pequena faixa nas províncias de Maputo

e Gaza ao longo da fronteira com a Suazilândia, África do sul e Zimbabuè, onde as

altitudes variam entre 200 a 500 m. Contudo, nesta região, prevalece a influência da

distância em relação à costa (continentalidade), cuja variação ocorre na altura em

que as massas de ar úmido marítimo perdem umidade à medida que se deslocam

para o interior. O efeito da continentalidade é mais notável nas regiões do interior

das províncias de Gaza e Inhambane (VAZ, 1997).

1.2.17 O Canal de Moçambique

Canal de Moçambique (CM) ou ainda Corrente Quente Moçambique-Agulhas

(CQMA) é a porção do Oceano Índico situado entre a costa da África Oriental e a

Ilha de Madagascar, aproximadamente entre as latitudes 10º e 25º S. Sua origem e

desenvolvimento estão relacionados com vulcanismo extensivo ao longo das

fronteiras entre a África, Antárctica e Madagascar que teve início no Jurássico Médio

(Figura 3). A temperatura média da água é relativamente elevada, com temperaturas

nunca inferiores a 18ºC, sendo as mais elevadas de 36ºC registradas em áreas com

águas pouco profundas.

A CM forma-se aproximadamente à latitude de 12º S, no noroeste da Ilha de

Madagascar, como ramo sul da Corrente Equatorial Sul (CES). No seu percurso

30

norte-sul, junto ao paralelo de 26º S, se junta à Corrente de Madagascar Oriental

(CMO), formando a Corrente das Agulhas (CA), é por essa razão que a principal

corrente de Moçambique é também conhecida por Correte Quente Moçambique-

Agulhas (CUMBE, 2007). Devido ao regime de ventos locais, esta corrente sofre

alguns desvios e ramificações de pouca relevância, mas com capacidade suficiente

para estimular a morfologia e dinâmica costeira. A amplitude das marés varia em

média entre 0,5 e 4 m, e podem ultrapassar os 6 m durante as marés vivas na baía

de Sofala, devido à grande extensão da plataforma continental (MUCHANGOS,

1999).

Em Moçambique existem dois períodos: período quente e chuvoso e período

seco (amena) fresco. A época quente e chuvosa tem início nos meses de outubro-

novembro e termina em março-abril. O período seco vai de abril a setembro. O

período das chuvas, que tem início em outubro, é mais curto que o período seco,

exceto em algumas regiões costeiras onde as chuvas duram aproximadamente seis

a oito meses. A influência oceânica contribui para a uniformização do clima da área

costeira, onde a temperatura é em torno de 24ºC e a pluviosidade varia entre 800 e

1.400 mm, (Figura 7). As regiões mais afastadas do litoral apresentam climas secos

e semiáridos (CUMBE, 2007).

31

Figura 7: Distribuição da precipitação média anual em Moçambique. Fonte: INAM (2007).

32

1.3 MATERIAL E MÉTODOS

1.3.1 Caracterização e localização da área de estudo

A região sul de Moçambique localiza-se entre as latitudes de 21º05’ S e

26º52’ S e longitudes de 31º20’ E e 35º20’ E (INAM, 2007). Estende-se por mais 5º

de latitude e é atravessada ao meio pelo Trópico de Capricórnio, nas proximidades

do paralelo 23º S. A região tem uma largura máxima de 300 km e uma mínima de 50

km na sua parte Sul (UELE, 2008).

Esta região estende-se por uma superfície de cerca 170.682 km2, na

orientação Norte-Sul. Estende-se do rio Save à Ponta de Ouro, englobando as

províncias de Maputo (24º15’00’’N - 26º51’45’’S; 32º58’46’’E - 32º02’25’’O), Gaza

(21º19’00’’N - 25º22’56’’S; 35º41’30’’E - 31º30’00’’O) e Inhambane (20º57’09’’N -

24º51’42’’S; 35º34’27’’E -34º41’30’’O) (PILILÃO, 1987; ANUÁRIO ESTATÍSTICO,

2006).

Segundo Muchangos (1999), a região Sul de Moçambique é limitada a Norte

pelo curso do rio Save; a Oeste a fronteira internacional separa-a dos territórios do

Zimbabuè, África do Sul e Suazilândia; a Sul numa extensão de 80 km até à Ponta

de Ouro, é separada pela África do Sul; e a Leste pelo Oceano Índico (Figura 8).

33

Figura 8: Localização das três províncias que constituem a região Sul de Moçambique, os seus limites e as estações meteorológicas usadas nas análises.

1.3.2 Climatologia da região Sul de Moçambique

De um modo geral, o clima da região sul do País, resultam de uma interação

de diversos sistemas meteorológicos, dos quais, apontam-se os que têm maior

relevância sobre a região, como os anticiclónes do Índico Sul (ACIS) e do Atlântico

Sul (ACAS), a depressão de origem térmica (DOT) e os Ciclones Tropicais no Canal

de Moçambique (CTCM) (FERREIRA, 1965).

Os ACIS e ACAS são constituídos por massas de ar quente. Esses sistemas

estão centrados aproximadamente na mesma latitude, oscilando entre 25º S no

inverno (estação fria, junho-agosto), que coincide com o período seco, e 38º S no

verão (estação quente, dezembro-março) que coincide com o período chuvoso.

Nesta época do ano, os ACIS e ACAS se movem para sul, e assim, interferem no

clima do litoral. Na África Meridional, durante o inverno do HS, um dos dois

transforma-se em uma AOT, constituído por ar menos quente que se dissipa com o

aumento da altitude, a sua circulação está associada ao efeito de montanhas que

34

provocam ventos catabáticos3, nas áreas costeiras e na transição da plataforma

planáltica para a orla costeira. Estes ventos atuam ao longo de toda a costa da

África, desde o sul de Angola até ao sul de Moçambique e divergem do continente

para o mar (FERREIRA, 1965).

As regiões entre os rios Save e Limpopo estão, frequentemente, sob a ação

de uma crista de altas pressões (CAP), associadas ao ACIS, dando origem a ventos

divergentes e, portanto, a céu pouco nublado no interior com pequenas quantidades

de precipitação (FARIA, 1965).

Esta região é afetada pelo CT do Oceano Índico, entre os paralelos de 5º e

10º S, e mais raramente no CM. Embora estes sejam de grande importância

meteorológica, têm climaticamente significado reduzido, pois a frequência da sua

ocorrência é pequena e só eventualmente afetam o litoral. São menos intensos e

deslocam-se com velocidade da ordem de 18,52 km/h, atravessam em regra a Ilha

de Madagáscar numa trajetória parabólica se desviando para sul (FERREIRA,

1965).

A DOT estabelece-se sobre o planalto continental africano e, afeta o estado

do tempo na região Sul de Moçambique. Várias vezes por mês, durante todo o ano,

as FFS atingem o litoral Sul, e originam aguaceiros fracos durante o inverno,

aguaceiros e trovoadas durante o verão (FARIA, 1965).

No tocante ao clima, dada a sua localização geográfica, nos dois lados do

Trópico de Capricórnio, o clima da região Sul é do tipo tropical seco, úmido e

semiárido (Figura 5). A maior influência sobre o clima nesta região, particularmente

em relação aos padrões da precipitação e da temperatura do ar, é exercida pela sua

localização na zona dos Alísios de Sudeste, pelas correntes marítimas da CQMA e

3 Ventos catabáticos ou ventos descendentes também conhecidos por ventos de outono são ventos

frios de montanha, geralmente são predominantes nas regiões costeiras. Refere-se ao ar frio que desce as montanhas por efeito de gradientes de pressão. . Quando o fluxo catabático se encontra com outras correntes de ventos, a convergência pode ocorrer e pode se formar uma grande linha de nuvens cumulus ou cumulunimbus. Em: <http://geoblogger10.blogspot.com.br/2011/04/ventos-anabaticos-e-vento-catabaticos.html>.

35

pelas diferenças altitudinais e ainda da exposição de cada uma das suas parcelas

(FARIA, 1965).

A diferenciação territorial do clima permite observar certa variação, segundo a

continentalidade (maritimidade/continentalidade), ou seja, da diminuição da

influência dos ventos e correntes marítimas com o afastamento da costa. Quanto

mais distante o lugar estiver do litoral, menor será a umidade e maior será a

variação da temperatura. É por causa desse efeito, que uma área costeira sofre a

influência moderadora do oceano de maneira mais intensa. Já outra, localizada no

interior do continente, sofre maior contraste entre as temperaturas de inverno e

verão.

No litoral, desde a foz do rio Save até ao extremo sul, os totais de

precipitação média anual variam entre 800 e 1.000 mm, enquanto que as

temperaturas do ar médias oscilam entre 22 e 24 ºC, (Figuras 7 e 9). As regiões do

país onde se registram valores de precipitação mais elevados, acima dos 1.400 mm

coincidem, sobretudo com os pontos onde a altitude é mais elevada (zona

montanhosa de Zambézia, Niassa, Tete e Manca). Outras áreas de 1.400 – 1.800

mm distribuem-se de forma descontínua ao longo do litoral Centro e Sul, com

particular incidência para a faixa situada entre Pebane e a sul de Quelimane, e a

região da Beira. Na área litoral a norte da cidade de Inhambane, entre esta e

Inharrime, e mais a sul exatamente na faixa costeira que cerca a cidade de Xai-xai,

encontram-se faixas de 1.000 – 1.400 mm. Apesar desta descrição da distribuição

pluviométrica do país, importa reter que normalmente as chuvas são muito

irregulares de ano para ano, particularmente na região Sul do país (BARCA e

SANTOS, 1995).

36

Figura 9: Distribuição das temperaturas médias anuais em Moçambique. Fonte: INAM (2007).

No interior, destacam-se regiões com características marcadamente secas,

em particular, na faixa compreendida entre Chicualacuala e Massingir onde as

médias de temperatura do ar variam em torno de 24 - 26 ºC e as de precipitação

diminuem até 300 mm anuais, sendo por sinal as mais áridas do país. Na região dos

Libombos, devido à altitude, verifica-se diminuição das temperaturas anuais 20 – 21

37

ºC e acentuado acréscimo dos totais de precipitação: de 600 mm no litoral para 800

mm na região da Namaacha (MUCHANGOS, 1999).

1.3.3 Dados Meteorológicos

Para garantir a confiabilidade de muitos estudos climáticos, especialmente

dos que analisam a variabilidade do clima, são necessários dados confiáveis e

homogêneos. A identificação de alterações nos registros meteorológicos é de

grande importância para diversos estudos que utilizam as séries históricas (SANTOS

et al., 2012).

Utilizaram-se nesta pesquisa, dados diários, mensais e anuais de precipitação

pluvial e temperatura do ar, obtidos em 11 estações meteorológicas da Região Sul

de Moçambique (Figura 7), no período de 1960 a 2004 completando um total de 44

anos de dados. A série abrangeu uma normal climatológica, que permitiram antever

resultados satisfatórios no período abrangido pela série. Esses dados foram obtidos

junto ao Instituto Nacional de Meteorologia de Moçambique – INAM.

A Tabela 1 apresenta as 11 estações meteorológicas das quais os dados

foram obtidos e os detalhes latitude (º), longitude (º) e altitude (m) de cada estação,

assim como a província, distrito e/ou município e o período em que os dados

estiveram disponíveis.

Tabela 1: Distribuição e localização das 11 estações meteorológicas do Instituto Nacional de Meteorologia de Moçambique nas três províncias da região sul de Moçambique.

ID Estação Latitude (⁰) Longitude (⁰) Altitude (m) Província

01 Inhambane -23⁰52’ 35⁰23’ 14,0 Inhambane

02 Inharrime -24⁰29’ 35⁰01’ 43,0 Inhambane

03 Panda -24⁰03’ 34⁰43’ 150,0 Inhambane 04 Vilanculos -22⁰00’ 35⁰19’ 20,0 Inhambane 05 Manjacaze -24⁰43’ 33⁰53’ 65,0 Gaza

06 Maniquenique -24⁰44’ 33⁰32’ 13,0 Gaza 07 Xai-xai -25,03 33⁰38’ 4,0 Gaza

08 Vila Macia -25⁰02’ 33⁰06’ 56,0 Gaza 09 Maputo Obs. -25⁰58’ 32⁰36’ 60,0 Maputo

10 Changalane -26⁰18’ 32⁰11’ 100,0 Maputo 11 Umbeluzi -26⁰03’ 32⁰23’ 12,0 Maputo

Fonte: INAM (2007).

38

1.3.4 Anélise de agrupamento

A análise de agrupamento (AA) (cluster analysis) é uma variedade de técnicas

e algoritmos, cujo propósito fundamental é encontrar e separar objetos em grupos

homogêneos. Essa análise pode ser aplicada, por exemplo, num estudo com

diferentes dados de várias regiões do país. Desse modo, o problema da análise de

agrupamento de uma dada amostra de n objetos (ou indivíduos), cada um deles

medido segundo p variáveis, pretende procurar um esquema de classificação que

agrupe os objetos em g grupos, exigindo-se conceitos científicos mais sofisticados

de homogeneidade (GIMENES et al., 2003).

A técnica de AA é interessante, principalmente sob o aspecto descritivo, pois

seu resultado final, nos métodos é um gráfico de esquemas hierárquico denominado

dendograma. Este representa uma síntese dos resultados, o que ocasiona certa

perda de informações. Ainda assim, e no caso dessa perda ser pequena, o resumo

da informação torna-se mais fácil de ser manipulado e armazenado, sendo

importante para a comparação, classificação e discussão do material estudado

(GIMENES et al., 2003).

Quando se dispõe de uma série de indivíduos (variáveis) não previamente

relacionados e se deseja encontrar uma maneira de descrever seus padrões de

similaridade mútua, um dos métodos utilizados com esta finalidade é a AA

(MEZZOMO, 2005).

Assim, para auxiliar na identificação de regiões e dos sistemas

meteorológicos que atuam na região Sul de Moçambique, e também nas análises de

qualidade dos dados de precipitação aplicou-se a técnica de AA. No agrupamento

das estações com precipitações homogêneas foi usado o método hierárquico

aglomerativo de Ward (WARD, 1963), com a distância Euclidiana ao quadrado como

medida de dissimilaridade. O método de Ward é um método de variância derivado

de um processo hierárquico e aglomerativo. O método tem por objetivo minimizar o

quadrado da distância euclidiana às médias dos grupos. A distância euclidiana é a

raiz quadrada da soma dos quadrados das diferenças de valores para cada variável.

Este é um dos métodos mais utilizados em estudos de AA e mostrou-se adequado

39

às características das variáveis em consideração neste estudo (FECHINE e

GALVÍNCIO, 2008; LYRA et al., 2006):

2

1

1

2n

j

kjpje PPd (1)

em que, ed é a distância euclidiana; jpP , e jkP , são as variáveis quantitativas j dos

indivíduos p e k , respectivamente.

O método de Ward consiste em formar grupos, minimizando a dissimilaridade

ou minimizando o total das somas de quadrados dentro de grupos, também

conhecida como soma de quadrados dos desvios (SQD). Em cada etapa do

procedimento, são formados grupos, de tal maneira que a solução resultante tenha o

menor SQD dentro de grupos. Nessas etapas, são consideradas as uniões de todos

os possíveis pares de grupos e os dois que resultam em menor aumento de SQD

são agrupados até que todos os grupos formem um único, reunindo todos os

indivíduos (EVERITT e DUNN, 1991).

1.3.5 Análise da qualidade e preenchimento de falhas dos dados de precipitação

A análise de qualidade foi realizada paralelamente ao preenchimento de

falhas das séries. Estas séries tiveram suas falhas preenchidas através do método

regressão linear proposto por KITE (1977), e recomendado pelo Boletim No 56 da

Food and Agriculture Organization da United Nations - FAO56 (ALLEN et al., 1998).

Foi realizado o controle de qualidade dos dados de precipitação com base na

análise exploratória das séries (estatística descritiva e Box-plot), sendo o Box-plot

um gráfico configurado para identificar os outliers (valores discrepantes), valores que

são bastante incomuns, no sentido de estarem muito afastados da maioria dos

dados. Por exemplo, a identificação dos valores outliers é importante no cálculo da

média aritmética que tem como característica a influência dos valores extremos

(ARAUJO, 2012). O uso do método de Kite no Cap. 1 deveu-se a fato de os dados

40

analisados serem mensais, enquanto que no Cap. 2 os dados analisados no

aplicativo CLIMA serem diários.

O método de regressão linear simples quando aplicado ao preenchimento de

falhas consiste em formar, inicialmente, uma matriz de correlação entre todas as

estações do conjunto de dados. As estações, com alto grau de coeficiente de

determinação entre elas (r2 ≥ 0,7) e de coeficiente angular da regressão (0,7 < b <

1,3) foram consideradas aptas para o preenchimento. Por último, foi levada em

consideração a proximidade física entre as estações e os grupos formados pela

análise de agrupamento, de forma a garantir maior homogeneidade entre elas.

Depois de obtidos os grupos definitivos de estações com precipitações homogêneas,

para cada estação (Y) a ser preenchida as falhas, construiu-se uma série de

referência (Xi), com a média aritmética das preciptiações das demais estações do

mesmo grupo. Baseado nessas séries, ajustou-se uma regressão linear (Yi = a + b

Xi), em que a é o intercepto e b o coeficiente angular da regressão, que foi usada

para preencher as falhas. A série de precipitações Xi foi então utilizada para

preencher as falhas das séries (Yi) da estação Y.

1.3.6 Análise do SPI

Vários índices estatísticos são utilizados para avaliar a severidade da seca, dentre

os quais um dos mais utilizados é o índice de precipitação padronizada (standartized

precipitation index - SPI), desenvolvido e aperfeiçoado por McKee et al., (1993). O

SPI permite avaliar o déficit de precipitação em múltiplas escalas temporais (mensal,

trimestral, semestral, anual e bienal). Porém as menores escalas (mensal, trimestral

até semestral), permitem aceder à seca meteorológica e agrícola4, enquanto a

escala bienal permite perceber o impacto da seca nos aquíferos que devido à sua

4 Considerando as consequências da escassez hídrica, pode-se distinguir entre secas a

meteorológica, a agrícola e a hidrológica. Para uma dada região, Santos e Portela (2010) consideram

estar-se perante uma seca meteorológica e/ou climatológica quando a precipitação se mantém

inferior à média de forma continuada ao longo do tempo. A seca agrícola ocorre quando se registra

um déficit de umidade no solo que não permite satisfazer as necessidades de crescimento de uma

cultura em qualquer um dos seus estádios de crescimento, enquanto que a seca hidrológica está

associada a valores anormalmente baixos dos caudais fluviais e dos volumes armazenados em

albufeiras e nos sistemas aquíferos. Considera-se, ainda, ocorrer uma seca sócio-econômica quando

a escassez de água é de tal ordem acentuada que tem consequências negativas nas pessoas e nas

atividades econômicas, ou seja, na sociedade em geral (SANTOS e PORTELA, 2010).

41

resiliência, possui uma capacidade de resposta mais lenta. Essas escalas refletem o

impacto sobre a disponibilidade hídrica em uma região, por exemplo, a umidade do

solo responde a anomalia de precipitação em uma escala de tempo relativamente

curta, enquanto as águas subterrâneas e armazenamento de água em reservatórios

em longo prazo (SANTOS e PORTELA, 2010).

Os valores do SPI representam, portanto, precipitações padronizadas. Um

valor do índice igual a zero é indicativo de que não houve desvios nos valores da

precipitação relativamente à precipitação média no período analisado. Valores

positivos do SPI indicam que a precipitação é superior à média, enquanto valores

negativos indicam que a precipitação é inferior àquela média. Assim, períodos de

seca são caracterizados por valores negativos do SPI. O SPI é um índice usado na

detecção de valores anômalos em relação a valores médios (SANTOS e PORTELA,

2010). Os valores de SPI Observado (SPI-OBS) são variáveis de acordo com cada

categoria conforme a Tabela 2, baseada nas propóstas de McKee et al., (1993;

1995), para as categorias de SPI correspondentes a seca com diferentes

intensidades, assim como os respetivos intervalos de probabilidade de não

excedência expressa em percentagem.

Tabela 2: Categorias e intervalos de classificação do Índice de Precipitação Padronizado (Standardised Precipitation Index - SPI) observado para identificação dos modos de variabilidade climática.

Intensidades da Seca e Umidade

Índices de SPI Categorias Probabilidade de não excedência

≥ 2,00 Extremamente úmido ***

1,00 a 1,44 Muito úmido ***

1,50 a 1,99 Moderadamente úmido ***

-0,99 a 0,99 Normal ou próximo ao normal 16,1 a 50,0%

-1,50 a -1,99 Moderadamente seco 6,8 a 15,9%

-1,00 a -1,44 Muito seco 2,3 a 6,7%

≤ -2,00 Extremamente seco < 2,3%

Nas séries com as falhas já preenchidas e homogeneizadas, foi estimado o

SPI anual. O SPI é um método que se baseia em longas séries (> 20 anos) de

precipitação pluvial, e que pode ser ajustado através da distribuição gama, que em

42

seguida é transformada para distribuição normal padronizada, que apresenta média

zero e variância unitária - N[0,1]. No presente trabalho, o SPI foi calculado para as

regiões fisiográficas da RSM apenas para escala anual. O cálculo do SPI consistiu

em ajustar a função densidade de probabilidade gama, a uma dada distribuição de

frequência total das séries das precipitações anuais para as estações e, depois

determinados os parâmetros de forma (α) e escala (β) da função densidade de

probabilidade (LYRA et al., 2006).

Utilizou-se o Método da Máxima Verossimilhança (MMV) para a estimativa

desses parâmetros (THOM, 1966). Os MMV e o Método dos Momentos (MM) são os

mais comumente utilizados, mas, Thom (1958), recomenda que se deva utilizar o da

MV devido suas melhores propriedades. Conforme Thom (1958), para valores de

maiores ou iguais a 100, a distribuição gama se aproxima da distribuição normal. O

parâmetro indica o grau de dispersão entre os dados da série estudada.

Determinados os parâmetros da função gama, calcularam-se as

probabilidades cumulativas de um evento de precipitação observado para a escala

anual. A função de probabilidade cumulativa foi dada por:

x x x

dxexdxxfxF0 0

1

)(

1)()( (2)

em que, xF é a probabilidade de ocorrer um valor menor ou igual a x ; x a variável

aleatória contínua; x é a função gama de parâmetro alfa; é o parâmetro de

forma; o parâmetro de escala; e o número de Neper (2,718...).

O uso de valores do SPI anuais no estudo foi para comparar os anos secos

ou úmidos, aos de ocorrência dos modos de variabilidade (ENOS, ODP, DOI). A

realização desta análise objetivou-se em identificar os componentes harmônicos de

cada série, correspondentes aos três grupos homogêneos e das estações não

agrupadas (G1, G2, G3 e NDg), que serão discutidos posteriormente.

43

1.3.7 Análise Harmônica e Espectral

Na análise Harmônica e Espectral (AHE) foram aplicadas as séries termporais

do SPI anual determinado para as estações dos grupos de precipitações

homogêneas. Foi aplicada a Análise Harmônica, baseada nas combinações de

funções senos e cossenos, para identificação dos possíveis harmônicos existentes e

a análise espectral para identificar a importância de cada harmônico na composição

do modelo de séries contínuas de SPI anual para a RSM. Utilizaram-se dados de 44

anos (1960 a 2004), para a AHE e para a identificação de sinais dos MVC, citados

anteriormente.

O objetivo básico da análise harmônica é o de aproximar uma função do

tempo, por combinações de harmônicos nos quais a série pode ser decomposta.

Para os eventos cíclicos determinísticos, nos quais a série de dados varia no tempo,

podem ser representados como combinações de funções senos e cossenos (Análise

Harmônica). A análise do domínio das frequências (Análise Espectral) desses

eventos permite avaliar a contribuição de diferentes escalas de tempo na

composição da série (WILKS, 2006).

Qualquer série de dados de n amostras pode ser representada exatamente

pela combinação de senos e cossenos, que oscilam em torno de um valor médio

( y ), ajustados a n/2 funções harmônicas, de acordo com as equações seguintes:

2

1

2

1

22cos

2cos

n

k

n

k

kkkktn

ktsenB

n

ktAy

n

ktCyy (3)

em que: k é um inteiro que varia até n/2, 2/122

kkk BAC é a amplitude;

kkK AB /arctan é o ângulo de fase do harmônico; t é o tempo. Na prática, kC é

o valor máximo em torno do qual a média flutua e k é o ângulo que representa o

tempo onde à função harmônica é máxima. Os coeficientes kkk CA cos e

kkk senCB foram ajustados às séries anuais de SPI pelo método dos mínimos

44

quadrados (MMQ), considerando a função harmônica como uma regressão não

linear múltipla.

Não é prático se utilizar todos os harmônicos possíveis (n/2) para representar

a série. Na definição das frequências nas quais os harmônicos representam a maior

parte da variabilidade da série se aplica à análise espectral. Como as relações entre

as variáveis estimadoras dos harmônicos e a série de dados yt independem das

demais funções harmônicas, que também podem ser usadas para representar a

série, a proporção da variância de yt representada por cada harmônico também é

invariável. Expressando essa proporção como r2, frequentemente aplicado em

análises de regressão, definiu-se o r2 para o k-ésimo harmônico como segue:

2

22

1

2/

y

k

Sn

Cnr (4)

em que, o numerador é a soma dos quadrados da regressão para o k-ésimo

harmônico e 2

yS é a variância da amostra e, assim, o denominador representa é a

soma dos quadrados total. Ou seja, n

k krr1

22 . No presente caso, a análise

espectral se baseou na variação do 2

kr em função da frequência, sendo

considerados apenas o primeiro e segundo harmônicos das séries anuais de SPI.

1.3.8 Modos de Variabilidade Climática

Para este estudo foram feitas análises do SPI anual com os eventos de

ENOS5 classificados pelo Multivariate ENSO Index (MEI) (WOLTER e TIMLIN, 1993;

5 Existem vários índices que são frequentemente utilizados para identificar o ENOS e quantificar a

sua intensidade. O mais comum destes índices é o Índice de Oscilação Sul (IOS), calculado em áreas

específicas. Uma dessas áreas é a chamada Região Niño 4, situada a 160°Este-150°Oeste e 5°S-

5°N. Outra é a Região Niño 3.4, localizada a 5°S-5°N, 120°-170°O. Esse índice é definido como a

diferença entre os desvios normalizados da pressão na superfície entre as regiões do Tahiti (18°,

150°O), no Pacífico central-sul e em Darwin (12°S, 131°E), ao norte da Austrália constituindo um dos

principais indicadores utilizados no monitoramento do ENOS. A National Oceanic and Atmospheric

Administration (NOAA), considera como um evento ENOS, o limite de +/- 0,5°C para a anomalia da

TSM da região Niño 3.4 observada em pelo menos cinco trimestres (TREMBERTH, 1997; SILVA et

al., 2012).

45

1998), que é baseado em seis variáveis (pressão ao nível do mar, componentes

zonal e meridional do vento à superfície, a temperatura da superfície do mar,

temperatura do ar à superfície e fração total de nebulosidade do céu) sobre o

Pacífico Tropical. Considerou-se o ano como El-Niño (La-Nina) quando o MEI

manteve-se por mais de seis meses consecutivos com valor maior que +0,5 ºC e

menor que -0,5 ºC, no caso de se encontrar entre o intervalo de ± 0,5 ºC por mais de

seis meses o ano foi classificado como neutro.

A fase (fria/quente) da ODP foi identificada com base no índice de ODP

(ZHANG et al., 1997; MANTUA et al., 1997).

As fases (positiva/negativa) do DOI são normalmente, representadas pelo

gradiente da TSM anômala entre a parte Ocidental (50⁰ E a 70⁰ E e 10⁰ S a 10⁰ N) e

Oriental (90⁰ E a 110⁰ E e 10⁰ S a 0⁰ N) do Oceano Índico equatorial. Este gradiente

é denominado como Índice de Dipolo (Dipole Mode Index - DMI). Quando o DMI é

positivo, então, o fenômeno é considerado como DOI positivo e quando é negativo, é

considerado como DOI negativo. Uma vez que, DOI é um fenômeno acoplado

oceano-atmosfera também pode ser representado por qualquer outro parâmetro

atmosférico, como por exemplo, pressão atmosférica, Radiação de Ondas Longas

(ROL), do Inglês (Outgoing Long-wave Radiation - OLR) ou Oceanografico (altura da

superfície do mar). O DOIS é representado pelo gradiente anômalo da TSM da parte

Orental (55° E a 65° E; 37° S a 27° S) e Oriental (9° E a 100° E; 28° S a 18° S), do

Oceano Índico Subtropical (SAJI et al., 1999; MEYERS et al., 2007; NAKAMURA et

al., 2009).

46

1.4 RESULTADOS E DISCUSSÃO

1.4.1 Análise de agrupamento

A Figura 10 mostra o dendograma com resultado resumido da análise de

agrupamento pelo método de Ward para a precipitação pluvial das 11 estações do

Sul de Moçambique. A Figura 11 apresenta a distribuição espacial dos grupos de

estações meteorológicas com precipitações homogêneas na região sul de

Moçambique.

Com auxílio da técnica da AA foram identificados três grupos de estações

com precipitações homogêneas (grupo 1 - G1, grupo 2 - G2 e grupo 3 -G3), além

desses grupos, três estações não foram agrupadas (NDg) (Figura 10). Constituíram o

G1 as estações de Inhambane (ID1), Panda (ID3) e Vilanculos (ID4) todas na

província de Inhambane (Figura 6). ID1 e ID4 localizam-se próximas ao litoral,

enquanto ID3 se encontra na parte do interior do continente em relação as duas

primeiras; formaram o G2 (ID5 - Manjacaze, ID6 – Maniquenique, na parte

intermediária e ID9 – Maputo Obs. no litoral), ID5 e ID6 localizadas em Gaza e ID9

em Maputo; formaram o G3 (ID10 – Changalane, na parte do interior e ID11 –

Umbeluzi, na parte do litoral), localizadas ao sul de Maputo e por fim as estações de

NDg (ID2 – Inharrime, ID7 – Xai-xai e ID8 – Vila Macia), todas próximas ao litoral.

Figura 10: Dendrograma com dados padronizados de precipitação média anual de 11 estações meteorológicas da região sul de Moçambique, no período de 1960 a 2004, obtidos pelo método de Ward.

47

No entanto, as estações (ID2, ID7 e ID8) não foram incluídas em nenhum dos

grupos por não apresentarem características homogêneas de precipitação

(SCHULZ, 1973), com nenhuma das estações avaliadas. Contudo, as estações ID2

e ID7 mostraram menores medidas de dissimilaridade entre si em relação às demais

estações, enquanto ID8 teve medida de dissimilaridade próxima das estações do G2

e G3.

Figura 11: Distribuição dos grupos homogéneos das estações da região estudada.

1.4.2 Variabilidade temporal e espacial da precipitação

A análise da variabilidade temporal e espacial da precipitação neste estudo foi

realizada baseando-se na distribuição e localização espacial das estações dos três

grupos e as não agrupadas.

Grupo 1 (G1): As estações (G1–ID1 e ID4) distribuem-se ao longo da faixa

litorânea no sentido N-S e (G1–ID3) no sentido E-W. As médias anuais registradas

foram de 718,4 ± 226 mm (ID3 - Panda) a 894,4 ± 265 mm (ID1 - Inhambane). A ID4

(Vilanculos com 799 ± 251 mm). Na faixa da área litorânea (entre a cidade de

48

Inhambane e o distrito de Inharrime) se registram valores anuais de precipitação

pluvial entre 1.000 a 1.400 mm (BARCA e SANTOS, 1995; INDE, 2009). As

estações (ID1 e ID4) estão localizadas na região do litoral, onde os valores médios

anuais estão na faixa entre 800 a 1.200 mm e a ID3 no interior, inserida na faixa de

valores médios anuais que variam entre 600 a 800 mm (BARCA e SANTOS, 1995;

INDE, 2009).

Na análise intranual foram consideradas as médias mensais com os valores

iguais ou superiores a 60 mm, levando em conta a definição sugerida por Faria

(1965), em que considera o mês seco aquele em que a quantidade de precipitação é

em média inferior a 60 mm, enquanto o mês chuvoso é aquele que registra valores

superiores a 60 mm. Bagnouls e Gaussen (1953) consideram o mês seco aquele no

qual se registram menos de 50 mm de chuva, a uma temperatura do ar média entre

20 a 30 ⁰C ou quando se registram menos de 75 mm, a uma temperatura do ar

média superior a 30 ⁰C. Esta definição exprime-se, no entanto, de forma contínua e

considera o mês seco aquele em que o total mensal da precipitação é igual ou

menor que o dobro da temperatura do ar média, ou seja, se expressa como:

TPMêsSeco 2 , em que, P é a precipitação e T a temperatura do ar

(GALVANI, 2005). Embora as temperaturas do ar médias anuais na região de

estudo, variem geralmente entre 20 e 26 ⁰C (BARCA e SANTOS, 1995).

A duração do período chuvoso no G1 variou entre os meses de novembro a

abril, dependendo da estação. Em Inhambane e Panda o período chuvoso iníciou

em novembro, enquanto em Vilanculos o ínicio foi em dezembro. O final do período

chuvoso em Vilanculos ocorreu no mesmo mês (março) e em abril para Inhambane.

Verificou-se uma diferença de dois a três meses em relação aos estudos realizados

por diversos autores (FARIA e GONÇALVES, 1968; VAZ, 1997; CUMBE, 2007;

UELE, 2008). Assim, o período seco foi de seis a oito meses, dependendo da

estação.

Os acumulados mensais registrados no G1 no período chuvoso variaram de

511,8 ± 27 mm (ID3 - NDJFM) a 669,5 ± 32 mm (ID1 - NDJFMA). O maior

acumulado no período chuvoso foi registrado na estação ID1 correspondeu a 74,8%

49

do total anual, enquanto o menor correspondeu a 64,9% (ID4) do total anual. Na ID3

registrou-se em quatro meses (DJFM) um total mensal de 518,2 ± 15 mm, que

correspondeu a 71,2% do total anual.

Mês

Jan Fev Mar Abr Mai Jun Jul Ago Set Out Nov Dez

Chu

va M

ensa

l (m

m)

0

100

200

300

400

500

600

a

Mês


Chu

va M

ensa

l (m

m)

0

100

200

300

400

500

600

b

Mês


Chu

va M

ensa

l (m

m)

0

100

200

300

400

500

600

c

Figura 12: Boxplot de precipitação homogênea das estações: a) Inhambane, b) Panda e c) Vilanculos do grupo G1 na região Sul de Moçambique, no período de 1960-2004.

O perído seco em ID1 representou seis meses (maio-outubro) e correspondeu

a 25,2% do total anual. Na ID3 o período seco compreendeu sete meses (abril-

outubro) e representou 28,8% do total anual. Na ID4 ocorreu em oito meses (abril-

novembro), o mais extenso período seco de todas as estações, que correspondeu a

35,1% do total anual, como mostra a Figura 12. O maior e mais intenso período seco

ocorreu na estação ID3 (G1) com maior distância ao ambiente costeiro, enquanto as

próximas do litoral, o período seco diminuiu seu comprimento na direção N-S.

Sistemas locais, como brisas marítimas, terrestres e lacustres, causadas

principalmente pelo movimento do ar e a diferença de aquecimento entre as

superfícies continente e do oceano e o efeito da continentalidade, também

desempenham influência importante na distribuição das chuvas ao longo da faixa

litoral (norte da cidade de Inhambane - Baía de Inhambane e parte sudeste de

50

Inharrime – Lagos Poelela e Dongane) e a continentalidade na região do interior.

Conforme o aspecto supracitado por Vaz (1997), o efeito da continentalidade é mais

notável nas regiões do interior das províncias de Gaza e Inhambane. Vale

acrescentar que em média duas ou três vezes ao ano, ocorrem CT que atige está

região do litoral durante o verão (DJF). Estas pertubações geralmente dissipam-se

na área costeira e, raramente alcançam o interior exceto a região a sul do paralelo

24º S, especificamente nos distritos de Inharrime e Zavala.

Durante o inverno é frequente esta região do litoral ser atingida pelas FF,

provenientes da zona polar sul. No entanto, durante esta época elas contribuem

para a maior parte das chuvas que ocorrem na região sul do país. Estas frentes

condicionam a existência da segunda época agrícola na região litorânea do país

(ROJAS e AMADE, 1996; UELE, 2008).

Grupo 2 (G2): A distribuição das estações do G2 foi parte no continente (ID5

e ID6) e uma próxima ao ambiente costeiro ID9. Os valores médios anuais da

precipitação variaram de 774,4 ± 227 mm (ID6 - Maniquenique) a 805,1 ± 273 mm

(ID9 – Maputo Obs.). A ID5 (Manjacaze) apresentou acumulado anual de 784,4 ±

235 mm. As estações ID5 e ID6, fazerm parte da faixa de totais anuais de chuva

entre 800 a 1.000 mm. Enquanto a estação ID9 está localizada junto ao litoral,

próximo da Baia de Maputo (maior do país) e, encontra-se inserida na faixa das

médias anuais entre os 600 a 800 mm (BARCA e SANTOS, 1995; INDE, 2009).

No G2, na estação ID9 o período chuvoso compreendeu seis meses (outubro-

março), enquanto nas estações ID5 e ID6 esse período foi observado também em

seis meses, iniciando um mês depois (novembro-abril). Os valores mensais

registrados no G2, durante o período chuvoso variaram de 567,4 ± 17 mm (ID6),

correspondente a 73,3% do total anual a 632,4 ± 35 mm (ID9), que representou

78,6% do total anual. Os valores de 578,1 ± 20 e na (ID6) 567,4 ± 17 mm,

correspondentes a 73,3% do total anual.

Similarmente como sucede no grupo G1, a região do litoral sul onde se

localizam as estações do G2, sofre igualmente a influência dos CT, FFS, massas de

ar marítimo e na região do interior prevalecem as influências da altitude (uma

51

estreita faixa de Gaza junto à fronteira com Zimbabuè e Africa do Sul), e

continentalidade (região de Pafúri, Chicualacuala e Massingir). Vale salientar que

esta porção faz parte do limite da região do Deserto de Calaári, situada entre o

paralelo 22º S e o Trópico de Capricórnio que se prolonga pela parte sul de

Bulawayo (Zimbabuè), norte de Polokwane e Phalaborwa (África do Sul) até

Moçambique.

De acordo com Cumbe (2007), a periodicidade das chuvas em algumas

regiões do litoral é aproximadamente de seis meses. Na província de Gaza (G2–ID5

e ID6) e Maputo (G2–ID9), a periodicidade do período chuvosa aumenta

gradualmente de quatro meses no interior do continente para oito meses no litoral

(FARIA e GONÇALVES, 1968; VAZ, 1997). O período seco foi de seis meses em

todas as estações, compreendendo os meses de abril a setembro (ID9) e maio-

outubro (ID5 e ID6). Nas estações ID5 e ID6, o período seco correspondeu

respectivamente a 26,3 e 26,7% do total anual (ID5). Na ID9 o período seco

correspondeu a 21,4% do total anual (Figura 13).

Similar ao G1, a maior (menor) contribuição do período chuvoso (seco) para

os totais anuais foram observados nas estações próximas ao litoral em relação as do

continente. Contudo, as estações do G2 para região continente no ambiente costeiro

mostraram maior (menor) contribuição do período chuvo (seco) no total anual em

relação a estações do G1 em regiões similares, além de maior (menor) duração dos

períodos chuvoso (seco). A exceção foi Inhambane, onde o comprimento dos

períodos coincidiu com Maputo Obs.

As análises realizadas neste estudo corroboram com os estudos realizados

pelos autores acima citados, pois se constatou essa periodicidade, embora tenha se

diferenciado em um a dois meses, em função das diferenças entre os métodos

considerados para definição dos períodos chuvos e seco. Porém, observou-se uma

exceção na região do interior de Gaza (Pafúri, Chicualacuala e Massingir), onde a

duração do período das chuvas é de apenas dois meses (FARIA e GONÇALVES,

1968), com valores médios anuais de precipitação na faixa entre 0 e 400 mm, os

mais baixos do país (BARCA e SANTOS, 1995).

52

Mês


Chu

va M

ensa

l (m

m)

0

200

400

600

a

Mês


Chu

va M

ensa

l (m

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0

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400

600

b

Mês


Chu

va M

ensa

l (m

m)

0

200

400

600

c

Figura 13: Boxplot de precipitação homogênea das estações: a) Manjacaze, b) Maniquenique e c) Maputo Observatório do grupo G2 na região Sul de Moçambique, no período de 1960-2004.

Grupo 3 (G3): No G3 a distribuição das estações foi no sentido NE-SW (G3 -

ID11 e ID10), sendo na direção litoral - interior. Neste grupo, os valores anuais

registrados nas estações variaram de 702,3 ± 229 mm (ID11 – Umbeluzi) a 719,6 ±

212 mm (ID10 – Changalane). Os totais anuais das estações do G3 foram inferiores

as das estações do G1 e G2, com exceção de ID3 (G1), que foi próxima de ID10

(G3). A ID11 está localizada próximo do litoral, junto ao leito do rio Umbeluzi. A ID10

se encontra localizada na região do interior a SW da cidade de Maputo e a sul do

paralelo 26 ⁰S. Uma particularidade das estações do G3, é de ambas estarem

inseridas na faixa das médias anuais entre os 600 a 800 mm, de acordo com

distribuição realizada por Barca e Santos (1995) e INDE (2009).

As estações ID10 e ID11 registraram cinco meses caracterizados como

período chuvoso (novembro-março). O preríodo chuvoso do G3 foi caracterizado por

acumulados mensais que variaram de 507,9 ± 24 mm (ID11), correspondente a

72,3% do total anual a 518 ± 25 mm (ID10), correspondente a 72% do total anual. O

período seco foi de sete meses para ambas as estações (abril-outubro), que

53

corresponderam a 28 e 27,7% dos totais anuais para ID10 e ID 11, respectivamente

(Figura 14).

Tal como comentado no grupo anterior, por um lado, o litoral da província de

Maputo é afetado com maior frequencia por CT, FFS e pelas massas de ar marítimo.

Por outro lado, o interior desta província onde se encontra localizada a ID10, está

dentro de uma extreita faixa com altitudes entre 100 a 200 m, em que o movimento

ascendente das massas de ar, mesmo sem ter maior relevância, é influenciado pelo

fator altitude que contribui para a ocrrência da chuva nesta região. No entanto, nesta

região também prevalece a influência da continentalidade cuja variação ocorre na

altura em que as massas de ar úmido marítimo vão perdendo a umidade à medida

que se movimentam para o interior (VAZ, 1997).

Mês


Chu

va M

ensa

l (m

m)

0

200

400

600

a

Mês


Chu

va M

ensa

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m)

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200

400

600

b

Figura 14: Boxplot de precipitação homogênea das estações: a) Changalane e b) Umbeluzi do grupo G3 na região Sul de Moçambique, no período de 1960-2004.

NDg: As estações não agrupadas foram elas: (ID2 – Inharrime, ID7 – Xai-xai e

ID8 – Vila Macia). As estações do NDg estão dispostas ao longo da costa, na

orientação NE-SW, (ID2 e ID7) e (ID8) na orientação E-W, em relação as duas

primeiras. Os valores médios anuais de precipitação variaram entre 906,3 ± 256

(ID2) a 967,9 ± 285 mm (ID7), enquanto na ID8 o total anual foi de 913,8 ± 242 mm.

As estações ID2 e ID7 estão inseridas na faixa das médias anuais, que varia entre

os 1.000 a 1.400 mm, com a exceção da ID8, que se encontra na faixa que varia

entre 800 a 1.000 mm (BARCA e SANTOS, 1995; INDE, 2009). As estações que

não formaram grupo pela análise de agrupamento apresentaram os maiores totais

54

anuais entre as estações do Sul de Moçambique avaliadas no presente estudo, com

exceção de Inhambane com total anual similar a ID2 e ID8.

Os valores mensais registrados durante o período chuvoso no NDg, variaram

entre 638,3 ± 30 (ID2) a 851 ± 22 mm (ID7). O valor registrado na ID2 correspondeu

a 70,4% do total anual, enquanto que o observado na ID7, esse representou 87,9%

do total anual. Na ID7 o período chuvoso foi de nove meses consecutivos (outubro-

junho). Este fato pode estar associado com contribuição da bacia do rio Limpopo

onde está inserida a ID7, concretamente na extensão do Baixo Limpopo entre o

distrito de Chokwè e Xai-xai, onde os valores de precipitação variam entre 750 a 800

mm, que de certa maneira pode ampliar o período chuvoso e a presença das FFS,

que atigem esta região durante o inverno, e que condicionam a segunda época

agrícola na região litorânea da RSM (ROJAS e AMADE, 1996; UELE, 2008). Nas

estações ID2 e ID8 o período chuvoso configurou-se durante seis meses (novembro-

abril), nos quais foram registrados 638,3 ± 30 e 653,8 ± 21 mm, respectivamente.

A periodicidade das chuvas em NDg variou entre os meses de outubro a

junho, isto é, nove meses com chuva, sendo o mais longo período observado nas

estações agrupadas, que se diferenciou entre um a cinco meses com os estudos

dos autores anteriormente citados. O período seco foi de três a seis meses. Nas

estações ID2 e ID8 ocorreu em seis meses (maio-outubro), que corresponderam a

29,6 e 28,5% dos totais anuais. Para a ID7 ocorreu em três meses, que

correspondeu a 12,1% do total anual. Interessante é o fato de a ID7, ser a única

estação que apresentou o mais longo período chuvoso e mais curto período seco

(Figura 15).

55

Mês


Chu

va M

ensa

l (m

m)

0

200

400

600

a

Mês


Chu

va M

ensa

l (m

m)

0

200

400

600

b

Mês


Chu

va M

ensa

l (m

m)

0

200

400

600

c

Figura 15: Boxplot de precipitação homogênea das estações: a) Inharrime, b) Xai-xai e c) Vila Macia do NDg na região Sul de Moçambique, no período de 1960-2004.

Os máximos valores da precipitação, tanto anuais como os acumulados no

período chuvoso ao nível dos grupos, registraram-se na estação do NDg (ID7 – 967,9

± 285 e 851 ± 22 mm, respectivamente). O valor mínimo da precipitação anual

registrado foi de 702,3 ± 229 mm e o valor mínimo do período chuvoso foi de 507,9 ±

24 mm (ID11). Quanto à periodicidade do período chuvoso o NDg, regitrou o maior

período de meses com chuva (nove meses), tendo variado entre os meses de

outubro a junho concretamente na ID7. O período seco mais longo ocorreu no (G1 -

ID4), em oito meses consecutivos (AMJJASON) correspondentes a 35,1% do total

anual, enquanto que o mais curto ocorreu na ID7, em três meses (JAS) que

correspondeu a 12,1% do total anual.

Os resultados discutidos neste estudo resultaram da análise da variabilidade

temporal e espacial da precipitação, de acordo com distribuição e localização dos

grupos homegéneos formados. Cada grupo apresentou resultados diferenciados,

mas com certa similaridade considerando que se encontram inseridas na mesma

região com as mesmas características, apenas com algumas particularidades.

56

A distribuição espacial da precipitação na RSM obedece, em geral, a da África

Austral, em que seus totais diminuem gradualmente na direção oriente-ocidente, de

modo que as regiões centrais e do interior do continente (algumas áreas do ocidente

da RSM), se tornem semiáridas com as mais baixas e variáveis precipitações. A

ZCIT é um dos sistemas meteorológicos importantes, que contribui para a

variabilidade temporal e espacial da precipitação na RSM.

Naturalmente, a região da África Austral recebe maiores quantidades de

precipitação anual durante os meses de novembro até março, à medida que a ZCIT

se desloca para o sul. Quanto mais a sul esta se deslocar, maior é a probabilidade

de ocorrência da precipitação no norte da RSM. Vale relembrar que o período

chuvoso ocorre quando a ZCIT se move para o sul, e assim, induz as chuvas e, o

período seco ocorre quando esta se afasta em direção ao norte (ALLABY e ALLABY,

1999).

Esta variabilidade da precipitação provocada pelo deslocamento da ZCIT

pode ser explicada com base no trajeto que esta toma, durante os seus movimentos

migratórios N-S e S-N. Durante a sua passagem em direção ao sul, em outubro-

dezembro ela atua nas regiões norte e centro de Moçambique, onde em um período

de aproximadamente quatro meses alcança o extremo inferior sul e, no seu retorno

tem outro período correspondente ao primeiro até alcançar o extremo superior norte,

completando assim seu cíclo em oito a nove meses. Portanto, diante essa

constatação conclui-se que o deslocamento da ZCIT, favorece a uma maior

extensão do período chuvoso no centro e norte de Moçambique (aproximadamente

oito a nove meses), enquanto que na RSM favorece a uma menor extensão do

período chuvoso (aproximadamente quatro a seis meses).

1.4.3 Análise Harmônica e Espectral

Com auxílio da feramenta da análise espectral identificaram-se três (ID1, 3, 5,

6, 7 e 8) ou quatro harmônicos (ID2, 4, 9, 10, 11) que explicaram a maior parte da

variabilidade (r² entre 0,31 - ID5 a 0,52 - ID9 e ID10) das séries de SPI em relação à

composição dos demais harmônicos. Os principais componentes harmônicos

extraídos foram para escala decadal: 11, 22 ou 44 anos; e na escala interdecadal

57

períodos entre 2,9 - 6,3 anos. Baseado nos períodos de oscilação dos principais

modos de varaibilidade climática atuantes na região da África Austral, a hipotese é

que os harmônicos com períodos decadais podem estar associados aos modos de

variabilidade ODP (30 - 50 anos) ou DOI, enquanto os interanuais provavelmente

referem-se aos eventos de ENOS (18 - 36 meses).

Os componentes harmônicos decadais, com períodos de 44 foram

observados em duas estações (G1 – ID3 e NDg – ID2) da provícnia de Inhambane;

sete estações apresentaram período de 22 anos (G1 – ID1 e ID4; G2 – ID5 e ID6;

NDg – ID2, ID7, ID8). Apenas as estações localizadas na província de Maputo,

extremo sul de Moçambique, não apresentaram harmônico de 22 anos (G2 – ID9,

G3 – ID10 e ID11). Nessas estações, na escala decadal, se sobressaiu o período de

11 anos. Os harmônicos interanuais tiveram maior ocorrência em dois principais

períodos 5,1 – 5,5 anos, não foi observado apenas em G1- ID1, e entre 2,9 – 3,7

observados em todas as estações. Nas estações de Maputo (ID9, ID10 e ID11),

extraiu-se também um harmônico com período de 4 anos, enquanto em G1 - ID1 e

ID4 o período de 6,3 anos completou os harmônicos.

Simultaneamente, foi realizada a avaliação do índice SPI (negativo/positivo),

assim como a classificação dos anos em três categorias principais (seco, neutro e

úmido) e suas subdivisões (moderado, muito e extremo), para auxiliar na

identificação dos sinais dos modos de variabilidade climática (ODP, DOI e ENOS),

baseando-se na classificação do SPI apresentado na Tabela 2. Vale referir que a

avaliação e classificação dos sinais dos modos de variabilidade climática apenas

foram realizadas para os harmônicos interdecadais, considerando que os períodos

dos harmônicos interanuais são menores, e que não cobrem a escala decadal, e sim

trienais a pentanal, enquanto que os primeiros dois modos de variaiblidade, autam

na escala interdecadal. Os períodos interanuais foram avaliados em comparação

com a classificação do SPI.

No G1 a ID3 o harmônico de período de 44 anos, apresentou dois intervalos

de 22 anos positivos, em que ocorreram sete eventos de SPI da categoria úmida.

(dois Extremamente Úmido – EU: 1978, 2000; um Muito Úmido – MU: 1962 e quatro

Moderadamente Úmido – MDU: 1967, 1972, 1999, 2001); Os outros 22 anos foram

58

negativos que ocorreram em único intervalo, dos quais ocorreram seis eventos de

SPI da categoria seca (um Extremamente Seco – ES: 1982; três Muito Seco – MS:

1970, 1990, 1992 e dois Moderadamente Seco – MDS: 1986, 1995). Os restantes 32

anos foram observados eventos neutros (Tabela 3).

Tabela 3: Avaliação do SPI nas principais categorias em anos de ocorrência, na estação de Panda do grupo 1.

SP

I CATEGORIAS DE EVENTOS ÚMIDOS CATEGORIAS DE EVENTOS SECOS

Extremamente Úmido

Muito Úmido

Moderadamente Úmido

Extremamente Seco

Muito Seco

Moderadamente Seco

PO

SIT

IVO

1978 e 2000

1962 1967, 1972, 1999 e 2001

--- --- ---

NE

UT

RO

1960, 1961, 1963, 1964, 1965, 1966, 1968, 1969, 1971, 1973, 1974, 1975, 1976, 1977, 1979, 1980, 1981, 1983, 1984, 1985, 1987, 1988, 1989, 1991, 1993, 1994, 1996, 1997, 1998, 2002, 2003 e 2004

NE

GA

TIV

O

--- --- --- 1982 1970, 1990 e 1992

1986 e 1995

As estações ID1 e ID4 apresentaram harmônicos de período igual a 22 anos,

em que os intervalos dos anos positivos e negativos foram iguais. A metade dos

anos foi de SPI positivo na ID1 (1960 – 1962; 1974 – 1984; 1996 – 2004), desses

anos ocorreram oito eventos de SPI da categoria úmida (um EU: 2000; três MU:

1962, 1978, 2001 e quatro MDU: 1967, 1981, 1998, 1999), a outra metade,

distribuida em dois intervalos (1963 – 1973; 1985 – 1995), ocorreram igualmente oito

eventos de SPI da categoria seca (um ES: 1970; um MS: 1990 e seis MDS: 1965,

1966, 1979, 1988, 1992, 2002). Os restantes 29 anos foram de eventos neutros

(Tabela 4).

59

Tabela 4: Avaliação do SPI nas principais categorias em anos de ocorrência, na estação de Inhambane do grupo 1.

SP

I CATEGORIAS DE EVENTOS

ÚMIDOS CATEGORIAS DE EVENTOS SECOS

Extremamente

Úmido

Muito Úmido


Extremamente Seco

Muito Seco

Moderadamente Seco

PO

SIT

IVO

2000 1962, 1978 e 2001

1967, 1981, 1998 e 1999

--- --- ---

NE

UT

RO

1960, 1961, 1963, 1964, 1968, 1969, 1971, 1972, 1973, 1974, 1975, 1976, 1977, 1980, 1982, 1983, 1984, 1985, 1986, 1987, 1989, 1991, 1993, 1994, 1995, 1996, 1997, 2003 e 2004

NE

GA

TIV

O

--- --- --- 1970 1990 1965, 1966, 1979, 1988, 1992 e 2002

Na ID4 ocorreram na primeira metade, oito eventos de SPI da categoria

úmida e na segunda ocorreram nove eventos de SPI da categoria seca (um ES:

1970; três MS: 1979, 1992, 2002 e cinco MDS: 1965, 1986, 1988, 1990, 1995). Os

restantes 28 anos foram de eventos neutros (Tabela 5).

60

Tabela 5: Avaliação do SPI nas principais categorias em anos de ocorrência, na estação de Vilanculos do grupo 1.

SP

I CATEGORIAS DE EVENTOS ÚMIDOS CATEGORIAS DE EVENTOS

SECOS

Extremamente Úmido

Muito Úmido


Extremamente Seco

Muito Seco

Moderadamente Seco

PO

SIT

IVO

2000 1962 e 2001

1967, 1978, 1981, 1998 e 1999

--- --- ---

NE

UT

RO

1960, 1961, 1963, 1964, 1966, 1968, 1969, 1971, 1972, 1973, 1974, 1975, 1976, 1977, 1980, 1982, 1983, 1984, 1985, 1987, 1989, 1991, 1993, 1994, 1996, 1997, 2003 e 2004

NE

GA

TIV

O

--- --- --- 1970 1979, 1992 e 2002

1965, 1986, 1988, 1990 e 1995

Vale salientar que neste grupo não se verificou a ocorrência dos harmônicos

de 11 anos, e sim dos interanuais, ID1 (6,3 e 3,1 anos), ID3 (5,5 e 3,1) e ID4 (6,3;

5,5 e 3,1 anos). A representação gráfica das variações dos harmônicos e SPI das

estaçoes deste grupo são mostradas na Figura 16.

61

Ano

1960 1965 1970 1975 1980 1985 1990 1995 2000 2005

SP

I

-2,5

-2,0

-1,5

-1,0

-0,5

0,0

0,5

1,0

1,5

2,0

2,5a

ODP FRIA ODP QUENTE ODP FRIA

Ano

1960 1965 1970 1975 1980 1985 1990 1995 2000 2005

SP

I

-2,5

-2,0

-1,5

-1,0

-0,5

0,0

0,5

1,0

1,5

2,0

2,5b


Ano

1960 1965 1970 1975 1980 1985 1990 1995 2000 2005

SP

I

-3,0

-2,5

-2,0

-1,5

-1,0

-0,5

0,0

0,5

1,0

1,5

2,0

2,5c


Figura 16: Avaliação dos harmônicos e do Índice de Precipitação Padronizada das estações: a) Inhambane, b) Panda e c) Vilanculos do G1 na região sul de Moçambique.

As estações do G2 apresentaram harmônicos de 22, 11 e interanuais. As

estações ID5 e ID6 apresentaram igualmente harmônicos com período de 22 anos,

sendo para a ID5 (três) intervalos de 11 anos positivos (1960 – 1961; 1973 – 1983 e

1995 – 2004). Desses ocorreram seis eventos de SPI da categoria úmida (um EU:

2000; dois MU: 1972, 1978 e três MDU: 1976, 2001, 2003); e os outros (três)

intervalos de 11 anos foram negativos (1960 – 1970; 1982 – 1992; 2004), com oito

eventos de SPI da categoria seca (um ES: 1970 e sete MDS: 1968, 1979, 1980,

1983, 1991, 1992, 1995). Os restantes 31 anos foram de eventos neutros (Tabela 6).

62

Tabela 6: Avaliação do SPI nas principais categorias em anos de ocorrência, na estação de Manjacaze do grupo 2.

SP


Extremamente Úmido

Muito Úmido


Extremamente Seco

Muito Seco

Moderadamente Seco

PO

SIT

IVO

2000 1972 e 1978

1976, 2001 e 2003

--- --- ---

NE

UT

RO

1960, 1961, 1962, 1963, 1964, 1965, 1966, 1967, 1969, 1971, 1973, 1974, 1975, 1977, 1981, 1982, 1984, 1985, 1986, 1987, 1988, 1989, 1990, 1993, 1994, 1996, 1997, 1998, 1999, 2002 e 2004

NE

GA

TIV

O

--- --- --- 1970 ---

1968, 1979, 1980, 1983, 1991, 1992 e 1995

Na ID6 a primeira metade foi de anos positivos (1971 – 1981; 1993 – 2003),

em que ocorreram oito eventos de SPI da categoria úmida (um EU: 2000; dois MU:

1974, 1978 e cinco MDU: 1965, 1972, 1973, 1976, 1985), a segunda metade foi de

anos negativos em que ocorreram sete eventos de SPI da categoria seca. Os

demais 30 anos foram de eventos neutros (Tabela 7). Vale salientar que tanto na

ID5, assim como, na ID6 não se verificou nenhum evento Muito Seco em todos os

anos das séries avaliadas.

63

Tabela 7: Avaliação do SPI nas principais categorias em anos de ocorrência, na estação de Maniquenique do grupo 2.

SP


Extremamente Úmido

Muito Úmido


Extremamente Seco

Muito Seco

Moderadamente Seco

PO

SIT

IVO

2000 1974 e 1978

1965, 1972, 1973, 1976 e 1985

--- --- ---

NE

UT

RO

1960, 1961, 1962, 1963, 1964, 1966, 1967, 1968, 1969, 1971, 1975, 1977, 1979, 1981, 1984, 1986, 1987, 1989, 1990, 1991, 1993, 1994, 1995, 1996, 1997, 1998, 1999, 2001, 2003 e 2004

NE

GA

TIV

O

--- --- --- 1970 e 1983

--- 1980, 1982, 1988, 1992 e 2002

A ID9 apresentou um harmônico de 11 anos, cujos intervalos foram de cinco

anos positivos cada e observados entre 1963 – 1967; 1974 – 1978; 1985 – 1989 e

1996 – 2000. Nesses anos ocorreram oito eventos de SPI da categoria úmida (um

EU: 2000; um MU: 1984 e seis MDU: 1966, 1969, 1975, 1977, 1981, 1999). Os

demais intervalos da série foram de seis anos negativos cada (1960 – 1962; 1968 –

1973; 1979 – 1984; 1990 – 1995; 2001 – 2004), nesses ocorreram sete eventos de

SPI da categoria seca. Os restantes 30 anos foram observados eventos neutros

(Tabela 8).

64

Tabela 8: Avaliação do SPI nas principais categorias em anos de ocorrência, na estação de Maputo Observatório do grupo 2.

SP

I CATEGORIAS DE EVENTOS

ÚMIDOS CATEGORIAS DE EVENTOS

SECOS

Extremamente Úmido

Muito Úmido


Extremamente Seco

Muito Seco

Moderadamente Seco

PO

SIT

IVO

2000 1984 1966, 1969, 1975, 1977, 1981 e 1999

--- --- ---

NE

UT

RO

1960, 1961, 1962, 1963, 1964, 1967, 1968, 1971, 1972, 1973, 1974, 1976, 1978, 1979, 1980, 1983, 1985, 1987, 1988, 1989, 1990, 1991, 1992, 1993, 1995, 1996, 1997, 1998, 2001 e 2004

NE

GA

TIV

O

--- --- --- 2003 1970 1965, 1982, 1986, 1994 e 2002

Em todas as estações do G2 ocorreram harmônicos interanuais, ID5 (3,7 e

3,1 anos), ID6 (5,5 e 3,1 anos) e ID9 (5,5; 4 e 2,9 anos). A representação gráfica das

variações dos harmônicos e SPI das estações de G2 encontram-se representadas

na Figura 17.

65

Ano

1960 1965 1970 1975 1980 1985 1990 1995 2000 2005

SP

I

-3,0

-2,5

-2,0

-1,5

-1,0

-0,5

0,0

0,5

1,0

1,5

2,0

2,5

3,0a


Ano

1960 1965 1970 1975 1980 1985 1990 1995 2000 2005

SP

I

-2,5

-2,0

-1,5

-1,0

-0,5

0,0

0,5

1,0

1,5

2,0

2,5

3,0b


Ano

1960 1965 1970 1975 1980 1985 1990 1995 2000 2005

SP

I

-2,5

-2,0

-1,5

-1,0

-0,5

0,0

0,5

1,0

1,5

2,0

2,5

3,0c


Figura 17: Avaliação dos harmônicos e do Índice de Precipitação Padronizada das estações: a) Manjacaze, b) Maniquenique e c) Mapoto Observatório do G2 na região sul de Moçambique.

As estações do G3 apresentaram harmônicos de 11 anos e interanual. As

estações ID10 e ID11 apresentaram igualmente harmônicos com período de 11

anos, sendo para a ID10 separados em quatro intervalos de seis anos positivos cada

(1963 – 1968; 1974 – 1979; 1985 – 1990; 1996 – 2001), em que ocorreram sete

eventos de SPI da categoria úmida, os outros cinco intervalos foram de cinco anos

cada de SPI da categoria seca (1960 – 1962; 1969 – 1973; 1980 – 1984; 1991 –

1995; 2002 – 2004), onde igualmente ocorreram sete eventos de SPI da categoria

seca. Os restantes 31 anos foram de eventos neutros (Tabela 9).

66

Tabela 9: Avaliação do SPI nas principais categorias em anos de ocorrência, na estação de Changalane do grupo 3.

SP


SECOS

Extremamente Úmido

Muito Úmido


Extremamente Seco

Muito Seco

Moderadamente Seco

PO

SIT

IVO

2000 1984 1966, 1972, 1978, 1997 e 1999

--- --- ---

NE

UT

RO

1960, 1961, 1962, 1963, 1967, 1968, 1969, 1971, 1973, 1974, 1975, 1976, 1977, 1980, 1981, 1982, 1983, 1985, 1986, 1987, 1988, 1989, 1990, 1991, 1993, 1994, 1995, 1996, 1998, 2001 e 2004

NE

GA

TIV

O

--- --- --- 2003

1970, 1992 e 2002

1964, 1965 e 1979

Na ID11 os intervalos (quatro) foram de cinco anos positivos cada (1963 –

1967; 1974 – 1978; 1985 – 1989; 1996 – 2000), nesses ocorreram seis eventos de

SPI da categoria úmida (três MU: 1975, 1984, 2000 e três MDU: 1966, 1977, 1981);

e os outros intervalos (cinco) foram de seis anos negativos (1960 – 1962; 1968 –

1973; 1979 – 1984; 1990 – 1995; 2001 – 2004), em que ocorreram cinco eventos de

SPI da categoria seca (dois ES: 2002, 2003; dois MS: 1970, 1992 e um MDS: 1965).

Os restantes 34 anos foram observados eventos neutros. Na estação ID11 não se

verificou nenhum evento Extremamente Úmido, em contrapartida, verificaram-se

dois eventos Extremamente Secos (Tabela 10).

67

Tabela 10: Avaliação do SPI nas principais categorias em anos de ocorrência, na estação de Umbeluzi do grupo 3.

SP


SECOS

Extremamente Úmido

Muito Úmido


Extremamente Seco

Muito Seco

Moderadamente Seco

PO

SIT

IVO

--- 1975, 1984 e 2000

1966, 1977 e 1981

--- --- ---

NE

UT

RO

1960, 1961, 1962, 1963, 1964, 1967, 1968, 1969, 1971, 1972, 1973, 1974, 1976, 1978, 1979, 1980, 1982, 1983, 1985, 1986, 1987, 1988, 1989, 1990, 1991, 1993, 1994, 1995, 1996, 1997, 1998, 1999, 2001 e 2004

NE

GA

TIV

O

--- --- --- 2002 e 2003

1970 e 1992

1965

As duas estações do G3 apresentaram harmônicos interanuais, ID10 e ID11

(5,5; 4 e 2,9 anos). Os gráficos das variações dos componentes harmônicos e SPI

das estações do G3 estão representados na Figura 18.

Ano

1960 1965 1970 1975 1980 1985 1990 1995 2000 2005

SP

I

-2,5

-2,0

-1,5

-1,0

-0,5

0,0

0,5

1,0

1,5

2,0

2,5

3,0a


Ano

1960 1965 1970 1975 1980 1985 1990 1995 2000 2005

SP

I

-3,0

-2,5

-2,0

-1,5

-1,0

-0,5

0,0

0,5

1,0

1,5

2,0

2,5b


Figura 18: Avaliação dos harmônicos e do Índice de Precipitação Padronizada das estações: a) Changalane e b) Umbeluzi do grupo G3 na região sul de Moçambique.

As estações do NDg apresentaram harmônicos de 44 e 22 anos e nas escalas

interanuais. A ID2 apresentou um harmônico com período de 44 anos, cujos

intervalos (dois) apresentaram 22 anos positivos (1960 – 1973; 1996 – 2004), em

que ocorreram sete eventos de SPI da categoria úmida (dois EU: 1978, 2000; um

MU: 1962 e quatro MDU: 1967, 1972, 1999, 2001); e na outra metade (um intervalo)

68

foram anos negativos (1974 – 1995), dos quais ocorreram seis eventos de SPI da

categoria seca (um ES: 1982; três MS: 1970, 1990, 1992 e dois MDS: 1986, 1995).

Os restantes 32 anos foram de eventos neutros. Ainda a ID2, apresentou outro

harmônico de 22 anos, cujos intervalos (três) positivos e (dois) negativos foram

ambos de 11 anos (os positivos 1960 – 1961; 1973 – 1983; 1995 – 2004 e os

negativos 1962 – 1972; 1984 – 1194). Desses ocorreram os mesmos eventos

observados no harmônico de 44 anos (Tabela 11).

Tabela 11: Avaliação do SPI nas principais categorias em anos de ocorrência, na estação de Inharrime do NDg.

SP


SECOS

Extremamente Úmido

Muito Úmido


Extremamente Seco

Muito Seco

Moderadamente Seco

PO

SIT

IVO

1978 e 2000

1962 1967, 1972, 1999 e 2001

--- --- ---

NE

UT

RO

1960, 1961, 1963, 1964, 1965, 1966, 1968, 1969, 1971, 1973, 1974, 1975, 1976, 1977, 1979, 1980, 1981, 1982, 1983, 1984, 1985, 1987, 1988, 1989, 1991, 1993, 1994, 1996, 1997, 1998, 2002 e 2004

NE

GA

TIV

O

--- --- --- 1982

1970, 1990 e 1992

1986 e 1995

As estações ID7 e ID8 apresentaram igualmente harmônicos de 22 anos, com

intervalos de anos positivos e negativos também iguais, dos quais foram 11 positivos

para ID7 (1960; 1972 – 1982; 1994 – 2004), em que ocorreram sete eventos de SPI

da categoria úmida, os outros foram anos negativos (1961- 1971; 1983 – 1993),

desses ocorreram seis eventos de SPI da categoria seca (um ES: 1970; um MS:

1982 e quatro MDS: 1968, 1983, 1988, 1991). Os restantes 32 anos foram

observados eventos neutros (Tabela 12).

69

Tabela 12: Avaliação do SPI nas principais categorias em anos de ocorrência, na estação de Xai-xai do NDg.

SP


SECOS

Extremamente Úmido

Muito Úmido


Extremamente Seco

Muito Seco

Moderadamente Seco

PO

SIT

IVO

2000 1967 e 1978

1972, 1974, 1977 e 1981

--- --- ---

NE

UT

RO

1960, 1961, 1962, 1963, 1964, 1965, 1966, 1969, 1971, 1973, 1975, 1976, 1979, 1980, 1984, 1985, 1986, 1987, 1989, 1990, 1992, 1993, 1994, 1995, 1996, 1997, 1998, 1999, 2001, 2002, 2003 e 2004

NE

GA

TIV

O

--- --- --- 1970 1982 1968, 1983, 1988 e 1991

Na ID8 os intervalos (dois) de anos positivos foram 1971 – 1981 e 1995 –

2003, dos quais ocorreram sete eventos de SPI da categoria úmida (dois EU: 1978,

2000; um MU: 1973 e quatro MDU: 1967, 1972, 1976, 1981); e os outros intervalos

(três) foram de anos negativos, desses ocorreram oito eventos de SPI da categoria

seca. Os restantes 30 anos foram observados eventos neutros. Na estação ID8 não

se verificou a ocorrência de nenhum evento Extremamente Seco e, em contrapartida

ocorreram dois eventos Extremamente Úmidos, contrário ao observado na ID11 do

G3 (Tabela 13).

70

Tabela 13: Avaliação do SPI nas principais categorias em anos de ocorrência, na estação de Vila Macia do NDg.

SP


SECOS

Extremamente Úmido

Muito Úmido


Extremamente Seco

Muito Seco

Moderadamente Seco

PO

SIT

IVO

1978 e 2000

1973 1967, 1972, 1976 e 1981

--- --- ---

NE

UT

RO

1960, 1961, 1962, 1963, 1964, 1966, 1968, 1969, 1971, 1974, 1975, 1977, 1979, 1984, 1985, 1986, 1988, 1989, 1990, 1991, 1993, 1994, 1995, 1996, 1997, 1998, 1999, 2001, 2003 e 2004

NE

GA

TIV

O

--- --- --- ---

1980, 1982, 1983 e 2002

1965, 1970, 1987 e 1992

As estações ID7 e ID8 apresentaram igualmente harmônicos interanuais em

ID7 (5,5 e 3,1 anos) e ID8 (5,5 e 3,7 anos). As Figuras 31, 32 e 33 mostram as

variações dos harmônicos e SPI das estações do NDg.

Ano

1960 1965 1970 1975 1980 1985 1990 1995 2000 2005

SP

I

-2,5

-2,0

-1,5

-1,0

-0,5

0,0

0,5

1,0

1,5

2,0

2,5

3,0a


Ano

1960 1965 1970 1975 1980 1985 1990 1995 2000 2005

SP

I

-3,5

-3,0

-2,5

-2,0

-1,5

-1,0

-0,5

0,0

0,5

1,0

1,5

2,0

2,5

3,0b


Ano

1960 1965 1970 1975 1980 1985 1990 1995 2000 2005

SP

I

-2,5

-2,0

-1,5

-1,0

-0,5

0,0

0,5

1,0

1,5

2,0

2,5

3,0c


Figura 19: Avaliação dos harmônicos e do Índice de Precipitação Padronizada das estações: a) Inharrime, b) Xai-xai e c) Vila Macia do NDg na região sul de Moçambique.

71

Eventos úmidos/positivos (secos/negativos) de SPI registrados por grupo

foram os seguintes: (G1 – SPI da categoria úmida: 25 e SPI da categoria seca: 25);

(G2 – SPI da categoria úmida: 22 e SPI da categoria seca: 23); (G3 – SPI da

categoria úmida: 13 e SPI da categoria seca: 12) e (NDg – SPI da categoria úmida:

21 e SPI da categoria seca: 20). O G1 apresentou o mesmo número e maiores

valores de eventos de SPI úmidos/positivos (secos/negativos).

Os eventos Extremamente Úmidos (EU) ocorreram no ano (2000) em todas

as estações dos quatro grupos, com a exceção da ID11 (G3), onde não ocorreu

evento dessa magnitude. Ocorreram simultaneamente eventos duplos EU, nos anos

(1978 e 2000) nas estações ID2, ID8 e NDg. Os restantes eventos Muito Úmidos

(MU), Moderadamente Úmidos (MDU) e Neutros (NE), ocorreram em todas as

estações.

Os eventos Extremamente Secos (ES) ocorreram no ano 1970 nas estações

ID1, ID4 (G1); ID5, ID6 (G2) e ID7 (NDg); em 1982 na ID2 (NDg); em 1983 na ID6

(G2); em 2003 nas ID9 (G2) e ID10, ID11 (G3), com a exceção da ID3 (G1) e ID8

(NDg) onde não ocorreu este evento. Eventos duplos ES ocorreram nas estações

ID6 (G2) nos anos 1970 e 1983 e ID11 (G3) nos anos 2002 e 2003. Os restantes

eventos Muito Secos (MS), Moderadamente Secos (MDS) e Neutros (NE),

ocorreram em todas as estações com as exceções da ID5 e ID6 (G2), onde não

ocorreu nenhum evento MS.

1.4.4 Identificação dos modos de variabilidade climática

Nesta fase do estudo foram comparados os anos de eventos de SPI

seco/negativo (úmido/positivo) nas categorias (seca, neutra e úmida), aos anos que

ocorreram eventos da ODP (negativa/fria e positiva/quente), DOI (negativo, neutro e

positivo) e ENOS (frio/ La Niña e quente/El Niño).

Na série estudada (1960 a 2004), a OPD fria compreendeu dois períodos (1ª

fase de 1960 – 1977; 2ª fase de 1997 – 2004) e a ODP quente compreendeu um

período com apenas uma fase (1977 – 1997). Relativamente ao DOI, durante os

anos da série estudada, ocorreram 10 eventos de DOI negativo (positivo), entre os

72

quais quatro foram classificados, como fortes e os restantes seis entre moderados e

neutros para ambos os eventos, conforme o estudo realizado por Mayers et al.,

(2007).

Foram observados 32 eventos de ENOS, desses 18 foram classificados como

de El Niño e 14 de La Niña. Dos eventos de El Niño três foram classificados como

fortes cinco moderados e dez fracos. Os da La Niña, três foram fortes, três

moderados e oito fracos.

1.4.5 Relação da ODP e os harmônicos

Os anos com sinal negativo do SPI para o harmônico de 44 anos coincidiram

com a ODP na sua fase quente (1977 – 1997), a ID3 se diferiu em um ano a mais,

em que este faz parte da 2ª fase da ODP fria. A fase negativa do harmônico da ID2

(1974 – 1995), abrangiu os últimos quatro anos da ODP na sua 1ª fase fria e quase

toda extensão da ODP na sua fase quente, que se diferiu com esta em dois anos

1996 e 1997. As fases positivas do 1º harmônico, da ID3 (G1) e ID2 (NDg)

coinscidiram com toda extensão da ODP na sua fase fria (1960 – 1977), onde a ID2

compreendeu o período de (1960 – 1973). Esses resultados indicam que a ODP

está relacionada ao harmônico de 44 anos, coincidindo seus sinais.

A maior parte das estações apresentou suas 1ª fases negativas dos 22 anos a

coincidirem com a ODP na sua 1ª fase fria, ID1 e ID4 (G1); ID5 e ID6 (G2); ID2, ID7

e ID8 (NDg) e as 2ª fases em todas as estações coincidiram com a ODP na sua fase

quente, com a exceção da ID9 (G2), ID10 e ID11 (G3), enquanto as 1ª fases

positivas dos 22 anos na maioria das estações, coincidiram com os últimos quatro a

cinco anos da ODP na sua 1ª fase fria, e os primeiros cinco a oito anos da ODP na

sua fase quente.

Para o harmônico de 11 anos obsevou-se a exceção da ID9 (G2), ID10 e ID11

(G3), em que a 1ª e 2ª fases negativas de seus harmônicos, coincidiram com quase

toda extensão da ODP fria na sua 1ª fase, enquanto a 2ª e 3ª fases dos harmônicos

coindcidiram com a ODP na sua fase quente. A 1ª e 2ª fases positivas dos

harmônicos compreenderam um período entre (1963 – 1969 1ª fase) e as 2ª entre os

73

últimos quatro anos da ODP fria na 1ª fase e os primeiros quatro anos da ODP na

fase quente; as 3ª fases coincidiram igualmente na extensão da ODP quente,

enquanto que as 4ª fases compreenderam os dois últimos anos da ODP na sua fase

quente e os primeiros quatro anos da ODP na sua 2ª fase fria.

1.4.6 Relação ODP, DOI, ENOS e SPI

Durante as duas fases da ODP fria, ocorreu menor número de eventos do

DOI positivo, maior número do DOI neutro (1ª fase), com apenas dois eventos do

DOI negativo na sua 2ª fase. Durante a 2ª fase da ODP fria até ao último ano da

série estudada, maior parte dos anos foram do DOI neutro, com a exceção de 1999

e 2000 que foram do DOI negativo, enquanto o ano de 2004 foi do DOI positivo de

acordo com os estudos realizados por Mayers et al. (2007) e Cashen (2011). Os

eventos do DOI negativo observados no decurso da 1ª fase da ODP fria, na sua

maioria neutros, estiveram relacionados com maior número de anos de La Niña e

também com menor número de eventos de SPI negativo, o que implicou em menor

número de anos secos e maior de anos úmidos.

Quanto a ODP quente, ao longo do seu decurso ocorreu maior número de

eventos do DOI negativo e neutro, menor eventos do DOI positivo. Desses eventos

do DOI negativo apenas um esteve relacionado com ENOS frio (La Niña), enquanto

a maior parte esteve realacionada com maior número de anos de ENOS neutro. Em

contrapartida, os eventos do DOI neutro estiveram relacionados com maior número

de ENOS quente (El Niño), assim como maior número de eventos de SPI neutros e

consequentemente, maior número de anos secos e menor de anos úmidos (Tabelas

14, 15, 16 e 17).

74

Tabela 14: Relação dos modos de variabilidade climática e anos de sua ocorrência nas estações do grupo 1.

DO

I PO

SITI

VO

ODP FRIA ODP QUENTE

ENOS SPI Seco SPI Neutro SPI Úmido SPI Seco SPI Neutro SPI Úmido

El Niño --- 1977 1963, 1972 1982 1983, 1991, 1994, 1997

---

Neutro --- 1961 1967 --- --- ---

La Niña --- --- --- --- --- ---

DO

I NEU

TRO

El Niño 1965, 2002

1969, 1976, 2003, 2004

1998 1986 --- ---

Neutro 1966 --- 2001 1979, 1990 1987, 1993 1978

La Niña 1970 1964, 1971, 1973

1962, 1999, 2000

1988, 1995 1984 ---

DO

I NEG

ATI

VO

El Niño --- --- --- 1992 --- ---

Neutro --- 1960 --- --- 1980, 1985, 1996

1981

La Niña --- 1968, 1974, 1975

--- --- 1989 ---


DO

I PO

SITI

VO

ODP FRIA ODP QUENTE


El Niño --- 1963 1972, 1977 1982, 1983, 1991, 1994

1997 ---

Neutro --- 1961 1967 --- --- ---

La Niña --- --- --- --- --- ---

DO

I NEU

TRO

El Niño 1965, 2002

1998, 2004 1969, 1976, 2003

--- --- 1986

Neutro --- --- 1966, 2001 1979 1987, 1990 1993

1978

La Niña 1970 1962, 1964, 1971

1973, 1999, 2000

1988, 1995 --- 1984

DO

I NEG

ATI

VO

El Niño --- --- --- 1992 --- ---

Neutro --- 1960 --- 1980 1996 1981, 1985

La Niña 1968 --- 1974, 1975 --- 1989 ---

75


DO

I PO

SITI

VO

ODP FRIA ODP QUENTE


El Niño --- 1963 1972, 1977 --- 1982,1983, 1991, 1994

1997

Neutro --- 1961, 1967 --- --- --- ---

La Niña --- --- --- --- --- ---

DO

I NEU

TRO

El Niño 1965, 2002, 2003

1969, 1976, 1998, 2004

--- --- 1986 ---

Neutro --- 2001 1966 1979 1987, 1990, 1993

1978

La Niña 1964, 1970

1962, 1971, 1973

1999, 2000 --- 1988, 1995 1984

DO

I NEG

ATI

VO

El Niño --- --- --- 1992 --- ---

Neutro --- 1960 --- --- 1980, 1985, 1996

1981

La Niña --- 1968, 1974, 1975 --- 1989 ---

Tabela 17: Relação dos modos de variabilidade climática e anos de sua ocorrência nas estações do grupo NDg

DO

I PO

SITI

VO

ODP FRIA ODP QUENTE


El Niño --- 1963 1972, 1977 1982,1983, 1991

1994, 1997 ---

Neutro --- 1961 1967 --- --- ---

La Niña --- --- --- --- --- ---

DO

I NEU

TRO

El Niño 1965, 2002

1969, 1998, 2003, 2004

1976 1986 --- ---

Neutro --- 1966 2001 1979, 1990 1979, 1993 1978

La Niña 1970 1964, 1971 1962, 1973, 1999, 2000

1988, 1995 1984 ---

DO

I NEG

ATI

VO

El Niño --- --- --- 1992 --- ---

Neutro --- 1960 --- 1980 1981, 1985, 1996

---

La Niña 1968 1974 1975 --- 1989 ---

76

1.4.7 Anos de eventos da ODP, DOI, ENOS e SPI

A ODP - fria ocorreu maior frequência associada ao DOI positivo. DOI positivo

e ENOS quente com SPI neutro/úmido ocorreram nos anos de 1963, 1972, 1977;

DOI positivo e ENOS neutro com SPI neutro/úmido ocorreram nos anos de 1961 e

1967.

Os eventos ODP fria, DOI neutro e ENOS quente com SPI neutro/úmido,

ocorreram nos anos de 1969, 1976, 1998, 2003 e 2004, com exceção apenas de

1965 e 2002, nos quais ocorreram com SPI seco; DOI neutro e ENOS neutro com

SPI neutro/úmido ocorreram nos anos de (1966 e 2001) e DOI neutro e ENOS frio

com SPI neutro/úmido, ocorreram nos anos de 1962, 1964, 1971 e 1973, com

exceção de 1970, em que ocorreu com o SPI seco.

Eventos da ODP fria, DOI negativo e ENOS frio com SPI neutro/úmido

ocorreram nos anos de 1968, 1974, 1975, 1999 e 2000; DOI neutro e ENOS neutro

com SPI neutro ocorreram apenas no ano de 1960. Não ocorreu nenhum evento da

ODP fria, DOI negativo com ENOS frio.

A ODP quente ocorreu majoritariamente com DOI negativo, SPI neutro/úmido

na maior parte das estações nos anos de 1980, 1981, 1985, 1989 e 1996. A ODP

quente, DOI negativo, ENOS frio e SPI neutro, ocorreram apenas no ano de 1989. O

evento DOI negativo raramente ocorre com ENOS quente, mas no presente estudo

observou-se uma exceção (1992), em que o El Niño (moderado), iniciou no período

seco do ano anterior (1991) e terminou no mesmo período do ano seguinte (1992),

em que este último fazia parte do DOI negativo. Vale salientar que poucos foram os

eventos da ODP quente, DOI negativo, ENOS frio com SPI neutro/úmido.

Desta relação entre a ODP, DOI, ENOS e SPI, observou-se que durante as

fases frias da ODP ocorreram muitos eventos positivos e neutros do DOI e de ENOS

frio (La Niña), que resultaram em maior número de anos úmidos (SPI > 0) na maior

parte das estações, enquanto que durante a fase quente da ODP, ocorreram muitos

eventos negativos e neutros de DOI, ENOS quente (El Niño) que resultaram em

77

maior número de anos secos (SPI < 0), com a exceção do G3, que apresentou maior

número de eventos de SPI neutro.

A análise harmônica realizada para a identificação dos MVC relacionou os

harmônicos de 44 e 22 anos, à ODP, levando em conta que a periodicidade da ODP

é interdecadal que varia de (30 - 50 anos). O harmônico de 11 anos foi relacionado

com o DOI, considerando sua periodicidade que é entre 5 a 7,5 anos, ou seja, uma

média de quatro eventos de DOI positivo (negativo) durante um período de 30 anos

(ABRAM et al., 2007; MAYERS et al., 2007; YAMAGATA, 2003). Finalmente o

período interanual de 2,9 a 6,3 anos foi relacinado com o ENOS, que tem intervalos

que variam de (18 - 36 meses).

78

1.5 CONCLUSÕES

Da análise de agrupamento identificam-se estatisticamente três grupos de

estações, denominados G1, G2 e G3, com características homogêneas da chuva.

Três estações do G1 na província de Inhambane; Três estações do G2, sendo duas

localizadas na província de Gaza e uma na província de Maputo; Duas estações do

G3 todas localizadas na província de Maputo. Outras três estações apresentam

características diferentes em termos de homogeneidade sazonal com as restantes e

integram o NDg, uma localizada na província de Inhambane e duas na província de

Gaza, todas próximas ao ambiente litorâneo.

O G1 e G2 contribuem com valores próximos dos acumulados mensais

e médias anuais, cujos períodos chuvosos são de seis a sete meses

(novembro a abril, G1 e outubro a abril, G2), com os máximos em

(DJF, G1 e JF, G2). O período seco é de sete a oito meses

compreendido entre abril a outubro ou novembro no G1 e para G2 de

seis meses, entre abril a outubro, respectivamente.

O G3 contribui com menores valores acumulados mensais durante o

período chuvoso e das médias anuais, em relação aos demais grupos

(NDg, G1 e G2, respectivamente). Seu período chuvoso é de cinco

meses compreendidos entre novembro a março, com os máximos nos

meses de dezembro e janeiro. O período seco é de sete meses de abril

até outubro.

O NDg contribui com os maiores valores dos acumulados mensais do

período chuvoso e as médias anuais. O período chuvoso é de nove

meses compreendidos entre outubro a junho, em que os máximos são

atingidos nos meses de (JFM), enquanto o período seco varia de três a

seis meses (JAS e MJJASO), respectivamente.

O litoral da RSM é afetado com maior frequência por CT, FFS, sistema

de mesoescala, como por exemplo, circulação de brisas marítimas,

terrestres e lacustres (Inhambane) e o interior de Maputo é influenciado

79

pelo fator altitude. No entanto, ainda nesta região prevalece a

influência do efeito da continentalidade no interior de Gaza e

Inhambane, cuja variação ocorre na altura em que as massas de ar

úmido marítimo vão perdendo a umidade à medida que se

movimentam para o interior.

Os maiores valores e longos períodos de precipitação nas estações de

NDg, para além destas estarem inseridas no litoral, provavelmente são

decorentes da contribuição da bacia do rio Limpopo, concretamente na

extensão do Baixo Limpopo entre o distrito de Chokwè e Xai-xai, assim

como a presença das FFS que atingem esta região durante o inverno,

e que condicionam a segunda época agrícola nesta região litorânea da

RSM.

A ZCIT é um sistema meteorológico de maior relevância, que contribui

para a variabilidade temporal e espacial da precipitação na RSM. Esta

variabilidade da precipitação decorrente do deslocamento da ZCIT é

explicada com base no trajeto durante os seus movimentos migratórios

N-S e S-N. Seu efeito ocorre, embora não com maior intensidade, na

região compreendida entre o rio Save e o Trópico de Capricórnio

(concretamente no norte de Inhambane e Gaza), onde contribui

geralmente, para o início tardio da época chuvosa, entre os meses de

novembro e dezembro.

O interior de Inhambane e Gaza são fortemente influenciados por

ACSTP, uma atuação forte deste sistema meteorológico afeta, por

vezes, a atividade da ZCIT que é frequente durante o verão.

Obviamente o deslocamento da ZCIT, favorece a maior extensão do

período chuvoso no centro e norte de Moçambique (aproximdamente

oito a nove meses), enquanto na RSM favorece menor extensão do

período chuvoso (aproximadamente quatro a seis meses).

80

Quanto à periodicidade dos modos da variabilidade climática identifica-

se a seguinte: i) OPD fria que compreende dois períodos (1ª fase de

1960 – 1977; 2ª fase de 1997 – 2004) e ODP quente que compreende

apenas uma fase (1977 – 1997); ii) ao longo da ODP fria ocorre maior

número de eventos positivos e neutros do DOI; iii) durante a ODP

quente, ocorre maior número de eventos do DOI negativo e neutro. A

ODP fria ocorre na maior frequência com o DOI positivo e ENOS

quente (El Niño), enquanto a ODP quente ocorre na maior frequência

com o DOI negativo e ENOS frio (La Niña).

Da relação entre ODP e SPI, observa-se que durante as fases frias da

ODP, ocorre maior número de SPI (anomalia positiva), que resulta em

maior número de anos úmidos, enquanto que durante a fase quente da

ODP, ocorre maior número de SPI (anomalia negativa) que resulta em

maior número de anos secos na RSM.

O DOI positivo observa-se com ENOS quente (El Niño) o que justifica o

maior número de eventos da anomalia negativa de SPI, ou seja, maior

número de anos de seca. Em contrapartida, o DOI negativo observa-se

com ENOS frio (La Niña), o que justifica o maior número de eventos da

anomalia positiva de SPI, ou seja, maior número de anos úmidos.

O evento DOI negativo raramente ocorre com ENOS quente, mas

neste estudo observa-se uma exceção de 1992, em que o El Niño

(intensidade moderada), inicia no período seco de (AMJ - 1991) e

termina em (JJA – 1992) (intensidade fraca), em que este ano faz parte

do DOI negativo.

O ENOS frio é decorrente da combinação do DOI negativo e a fase

quente da ODP, enquanto que o ENOS quente é decorrente da

combinação do DOI positivo e a fase fria da ODP.

81

1.6 REFERÊNCIAS BIBLIOGRÁFICAS

ABRAM, N. J. "Seasonal characteristics of the Indian Ocean dipole during the Holocene epoch". Nature 445 (7125): pp. 299–302. Bibcode: 2007 Natur.445.299A, 2007.

ÁFRICA SUBSAARIANA. In: Journal Seek. Disponível em: <http://www.luventicus.org/mapaspt/africa/africasubsaariana.html>; acesso em 10/08/2013.

AGUIAR, A. A. Provável Retorno do El Niño. Boletim Extra - Metsul Climatologia

Urbana, 2006. Disponível em: http://www.metsul.com/secoes/visualiza.php?cod_subsecao=37&cod_texto=266. Acesso em: 23/07/2011.

ALBUFEIRA. In: iDicionário Aulete. Disponível em: <http://aulete.uol.com.br/ALBUFEIRA#ixzz2IKwcMDTR>; acesso em 12/06/2012.

ANUÁRIO ESTATÍSTICO: Divisão político-administrativa, rios, orografia e países limítrofes – Instituto Nacional de Estatística (INE), pp. 8-9, Maputo, Moçambique, 2006.

ALLABY, A. and ALLABY, M. Dictionary of Earth Sciences, 2nd Edition, Oxford University Press, Landon, 1999.

ALTANGEREL, T. and HENAO, F. Agricultura Sustentável: Uma Forma de

Escapar da Pobreza Alimentar - International Policy Centre for Inclusive Growth (CIP-CI) - Universidade de Nova York, one pager no. 104, 2010.

BAGNOULS, F. & GAUSSEN, H. Saison Sèche et indice xérothermique: Bulletim

Société d´Histoire Naturalle de Toulouse 88, 1953. BROMILOW, R. H. Paraquat and sustainable agriculture: Biological Chemistry

Division - Rothamsted Research, Harpenden, Herts, AL5 2JQ, UK, 2003. Disponível em: <http://paraquat.com/sites/default/files/images/5.2.2%20Download.pdf>. Acesso em: 10/01/2012.

BURKE, M. B., LOBELL, D. B. and GUARINO, L. Shifts in African Crop Climates by 2050, and the Implications for Crop Improvement and Genetic Resources Conservation: Global Environmental Change, vol. 19, no. 3, 2009.

CASHEN, M. Drivers of Climate Variability in the Murray Darling Basin: Climate

Smart Agriculture, first edition, <www.dpi.gov.au/publications> for updates, 2011.

http://www.luventicus.org/mapaspt/africa/africasubsaariana.html

http://www.metsul.com/secoes/visualiza.php?cod_subsecao=37&cod_texto=266

http://www.metsul.com/secoes/visualiza.php?cod_subsecao=37&cod_texto=266

http://aulete.uol.com.br/ALBUFEIRA#ixzz2IKwcMDTR

http://paraquat.com/sites/default/files/images/5.2.2%20Download.pdf

http://www.dpi.gov.au/publications

82

CENTRO DE ESTUDOS MOÇAMBICANOS E INTERNACIONAIS (CEMO), Coordenador: António Álvaro Francisco, Colaboradores: Hortêncio Sunde Manuel Lopes e Nelson Magalhães: O Impacto da Política Agrária em Moçambique, Organização de Ajuda Mútua – ORAM e Rede das Organizações para a Segurança Alimentar – ROSA, Maputo, 2010.

CENTRO TÉCNICO DE COOPERAÇÃO AGRÍCOLA E RURAL (ACP-UE) - CTA.

Como controlar a Striga e a broca do caule na cultura do milho, Colecção Guias práticos do CTA, Nº 2, CTA Postbus 380, 6700 AJ Wageningen, Países Baixos, 2008. Disponível em: <http://www.anancy.net/documents/file_pt/Portuguese_Leaf-02.pdf>. Acesso em: 10/01/2012.

CUMBA, R. Estratégias de Sementeira do Milho na Agricultura de Sequeiro em Moçambique: Tese de Licenciatura em Engenharia Agronômica, Faculdade de Agronomia e Engenharia Florestal- Universidade Eduardo Mondlane (UEM); Maputo, 2001.

CUMBE, A. N. F. O Património Geológico de Moçambique: Proposta de Metodologia de Inventariação, Caracterização e Avaliação; Tese de Mestrado em Património Geológico e Geoconservação, Escola de Ciências, Departamento de Ciências da Terra - Universidade do Minho, Braga, 2007.

FALKENMARK, M., ROCKSTRÖM, J. Rain: The Neglected Resource. Swedish

Water House Policy Brief Nr. 2. SIWI, 2005. Disponível em: <http://www.unwater.org/downloads/PB2_Rain_the_neglected_resource_2005.pdf>; Acesso em: 20/03/2012.

FARIA, J. M. Condições Climáticas em Moçambique, Serviço Meteorológico de Moçambique. p. 68, Lourenço Marques, 1965.

FERREIRA, A. Condições Climáticas da África Meridional, Serviço Meteorológico de Moçambique, p. 39, Lourenço Marques, 1965.

FORTE, S. H. A. C. Manual de elaboração de Tese, Dissertação e Monografia: FUNDAÇÃO EDSON QUEIROZ - Universidade de Fortaleza, 5ª. Edição, Fortaleza – Ceará- Brasil, 2006.

GIMENES, F. M. P.; GIMENES, R. M. T. e OPAZO, M. A. U. Reflexões Sobre uma

Proposta de Integração Assimétrica, ALCA – Mercosul pela Análise de Cluster: Revista de Ciências Empresariais da UNIPAR, vol. 3 nº 2, pp. 4-5, UMUARAMA – PARANÁ, 2003.

INSTITUTO NACIONAL DE METEOROLOGIA DE MOÇAMBIQUE (INAM),

Produtos e Serviços: MESSIR-NET, 2007. Disponível em: <http://www.inam.gov.mz/, http://meteo.inam.gov.mz/>, Acesso em 20/05/2011.

INSTITUTO NACIONAL DE GESTÃO DE CALAMIDADES (INGC), Climate Change Report: Study on the Impact of Climate Change on Disaster Risk in

http://www.anancy.net/documents/file_pt/Portuguese_Leaf-02.pdf

http://www.unwater.org/downloads/PB2_Rain_the_neglected_resource_2005.pdf

http://www.unwater.org/downloads/PB2_Rain_the_neglected_resource_2005.pdf

http://www.inam.gov.mz/

http://meteo.inam.gov.mz/

83

Mozambique. Synthesis report. INGC, 2009. Disponível em: <http://www.undp.org.mz/en/What-we-do/Crisis-and-Environment/Publications/INGC-Climate-Change-Report-Study-on-the-Impact-of-Climate-Change-on-Disaster-Risk-in-Mozambique.-Synthesis-report.-INGC-2009>. Acesso em: 19/10/2011.

INSTITUTO NACIONAL DE ESTATÍSTICA DE MOÇAMBIQUE (INE). Censo Agro-Pecuário 1999-2000: Resultados Definitivos – Moçambique, Instituto Nacional de Estatística em parceria com o Ministério da Agricultura e Desenvolvimento Rural, 3 p. 3, 2002.

INDE - INSTITUTO NACIONAL DO DESENVOLVIMENTO DA EDUCAÇÃO: Atlas de Moçambique, 1ª edição, pp. 15-46, Maputo, Moçambique, 2009.

INGC, UEM – Dept. of Geography and FEWSNET MIND. Atlas for Disaster

Preparedness and Response in the Limpopo Basin: Creda Communications Ltd, Cape Town, South Africa, 2003.

KITE, G.W. Frequency and Risk Analyses in Hydrology: Water Resources

Publications, Fort Collins, 1977.

LOIOLA, S. A. Adaptação aos cenários imponderáveis da variabilidade climática. Resultados de pesquisa de Doutorado, Instituto de Estudo Socioambientais - IESA, Universidade Federal de Goiás – UFG, pp. 10-11, Goiás – Brasil, 2012.

LYRA, G. B.; GARCIA, B. I. L.; PIEDADE, S. M. De S.; SEDIYAMA, G. C. e SENTELHAS, P. C. Regiões homogêneas e funções de distribuição de probabilidade da precipitação pluvial no Estado de Táchira, Pesq. agropec. bras., Brasília, v.41, n.2, pp. 205-215, Venezuela, 2006.

McKEE T.B.N.; DOESKEN, J.; KLEIST, J. The Relationship of Drought Frequency and Duration to Time Scales. In: Proceedings of the 8th Conference on Applied Climatology (Anaheim, California, USA). American Meteorology Society, pp. 179–184, 1993.

MEYERS, G.; McINTOSH, P.; PIGOT, L. and POOK, M. The Years of El Niño, La Niña, and Interactions with the Tropical Indian Ocean, Journal of Climate, American Meteorological Society, vol. 20, DOI: 10.1175/JCLI4152.1, Tasmania – Australia, 2007.

MUCHANGOS, A. Moçambique, Paisagens e Regiões Naturais, edição do autor, pp. 1-42. República de Moçambique – Maputo, 1999.

MANTUA, N. J.; HARE, S. R.; ZHANG, Y.; WALLACE, J. M. and FRANCI, R. C. A Pacific Interdecadal Climate Oscillation with Impacts on Salmon Production. v. 78, Bulletin of the American Meteorological Society, vol. 78, pp. 1069–1079. Disponível em:

http://www.undp.org.mz/en/What-we-do/Crisis-and-Environment/Publications/INGC-Climate-Change-Report-Study-on-the-Impact-of-Climate-Change-on-Disaster-Risk-in-Mozambique.-Synthesis-report.-INGC-2009




84

<http://dx.doi.org/10.1175/15200477(1997)078%3C1069:APICOW%3E2.0.CO;2>; acesso em 25/09/2013.

MAPA DE MOÇAMBIQUE. In: Guia Gográfico – África. Disponível em: <http://www.africa-turismo.com/mapas/mocambique.htm>; acesso em 03/04/2011.

NAKAMURA, N.; KAYANNE,H.; IIJIMA, H.; McCLANAHAN, T. R.; BEHERA, S. K. and YAMAGATA, T. Mode shift in the Indian Ocean climate under global warming stress: Geophyscal Research Letters, 36, L23708, doi:10.1029/2009GL040590, 2009. Disponível em: <http://www.s.u-tokyo.ac.jp/en/press/2009/35.html>. Acesso em 25/05/2013.

NOGGLE, G.R. and FRITZ, G.J. Introductory plant physiology. Second edition, Prentice-Hall, Inc., p. 627. New Jersey, USA, 1983.

OLIVEIRA, G. S. O El Niño e Você – O Fenómeno Climático. Editora Transtec. São José dos Campos, São Paulo (SP), 2001. Disponível em: <http://www.cptec.br/mudancas_climaticas/pdf/EdmoCampos.pdf>. Acesso em: 21/09/2007.

OLIVEIRA, L. J. C. Mudanças Climáticas e seus Impactos nas Produtividades das Culturas de Feijão e do Milho no Estado de Minas Gerais, Dissertação de Mestrado em Meteorologia Agrícola – Universidade Federal de Viçosa (UFV), Minas Gerais - MG, Brasil, 2007.

PILILÃO, F. R. Evolução da Toponímia e da Divisão Territorial (1974-1987). pp. 7-8. DINAGECA – Maputo, 1987.

PIDWIRNY, M. Biogeochemical Cycling: Inputs and Outputs of Nutrients to Ecosystems. Fundamentals of Physical Geography, 2nd Edition, 2006. Disponível em: <http://www.physicalgeography.net/fundamentals/6a.html>; acesso em: 05/03/2013.

RANDRIAMAHEFASOA, T. M. S. Circulation of the Indian Ocean and its climate

variability with their impacts on northern Madagascar rainfall - African Institute for Mathematical Sciences (AIMS), pp. 3-11, 2011.

ROCHA, A. M. The influence of Global Sea Surface Temperature on Southern Africa Summer Climate, (PhD thesis), University of Melbourne, p. 250, Melbourne, 1992.

SAJI. N.H.; GOSWAMI, B.N.; VINAYACHANDRAN; P.N. and YAMAGATA, T. A

dipole mode in the tropical Indian Ocean: Nature, 401, pp. 360-363, 1999. SANTOS, J. F. e PORTELA, M. M. Caracterização de secas em bacias

hidrográficas de Portugal Continental: aplicação do índice de precipitação padronizada, SPI, a séries de precipitação e de escoamento. Associação Portuguesa dos Recursos Hídricos. pp 4-8, Portugal, 2010.

http://dx.doi.org/10.1175/15200477(1997)078%3C1069:APICOW%3E2.0.CO;2

http://dx.doi.org/10.1175/15200477(1997)078%3C1069:APICOW%3E2.0.CO;2

http://www.africa-turismo.com/mapas/mocambique.htm

http://www.s.u-tokyo.ac.jp/en/press/2009/35.html

http://www.s.u-tokyo.ac.jp/en/press/2009/35.html

http://www.cptec.br/mudancas_climaticas/pdf/EdmoCampos.pdf

http://www.physicalgeography.net/fundamentals/6a.html

85

SAWANGUANE, J. Prognóstico dos Rendimentos Qualitativos do Milho na Agricultura de Sequeiro em Moçambique: Tese de Licenciatura em Meteorologia, Faculdade de Ciências, Departamento de Física - Universidade Eduardo Mondlane (UEM), Maputo, 2005.

SCHULZE, B. R. South Africa World Survey of Climatology: Climate of Africa, ed, J. F. Griffiths, Elsevier, vol. 10, pp. 501-586, Amsterdam, 1988.

SILVA, E. C. Evapotranspiração real em culitvo de milho no Agreste Alagoano:

Dissertação de Mestrado em Meteorologia, Área de Concentração: Processos de Superfície Terrestre - Universidade Federal de Alagoas, Instituto de Ciências Atmosféricas, Coordenação de Pós-Graduação em Meteorologia, Maceió – AL, 2010.

SILVA, J. S e LUNA, H. P. L. Modelagem Computacional da Interdependência entre o fenômeno ENOS e a precipitação pluviométrica em Maceió - Congresso Latino-Iberoamericano de Investigación Operativa-CLAIO/Simpósio Brasileiro de Pesquisa Operacional-SBPO, pp. 3-5, Rio de Janeiro-RJ, Brasil, 2012.

SITOE, T. A. Agricultura Familiar em Moçambique Estratégias de

Desenvolvimento Sustentável, Maputo, 2005. Disponível em: <http://www.sarpn.org/documents/d0001749/Agricultura_Mocambique_June2005.pdf>. Acesso em: 04/02/2012.

TALJAARD, J. J. Change of Rainfall Distribution and Circulation Patterns Over Southern Africa in Summer: Journal of Climatology, vol. 6, pp. 579-592, 1986.

TANKAR, I. Efeitos da segurança de posse da terra no rendimento per cápita

das famílias rurais: Dissertação de Mestrado em Desenvolvimento Agrário, Área de Desenvolvimento Rural, Faculdade de Agronomia e Engenharia Florestal - Universidade Eduardo Mondlane (UEM), Maputo, 2009.

THE WORLDWATCH INSTITUTE - ESTADO DO MUNDO: Inovações que Nutrem o Planeta; Relatório do Worldwatch Institute sobre o Avanço Rumo a uma Sociedade Sustentável; UMA-Universidade Livre da Mata Atlântica, 2011.

THOM, H. C. S. A note on the Gamma Distribution. Monthly Weather Review, Washington, v.86, n.4, pp.117-122. 1958.

TREMBERTH, K. E. The Definition of El Niño. 19 Bull. Amer. Met. Soc., 78, 2771-

2777. National Center for Atmospheric Research, Boulder, 1997. TYSON, P. D. Atmospheric Modulation of Extend Wet and Dry Spells Over

South Africa 1958-1978: Journal of Climatology, vol. 4, pp. 621-635, 1984.

TYSON, P. D. Climatic Change and Variability in Southern Africa, Oxford University Press, p. 220. Cape Town, South Africa, 1986.

http://www.sarpn.org/documents/d0001749/Agricultura_Mocambique_June2005.pdf

http://www.sarpn.org/documents/d0001749/Agricultura_Mocambique_June2005.pdf

86

UELE, D. I. Variação Temporal e Espacial da Precipitação, sua Relação com o Calendário Agrícola na Região Sul de Moçambique: Tese de Licenciatura em Meteorologia, Faculdade de Ciências, Departamento de Física - Universidade Eduardo Mondlane (UEM), Maputo, 2008.

VALOI, E. Ausência de políticas agrárias em Moçambique, Artigo, Maputo, 2011; disponível em: <http://valoie.blogspot.com.br/2011/05/ausencia-de-politicas-agrarias-em.html>; acesso em: 20/03/2012.

VAZ, C. Manual de Hidrologia. Faculdade de Agronomia e Engenharia Florestal, Departamento de Engenharia Rural - Universidade Eduardo Mondlane (UEM), Maputo, 1997.

VENTOS CATABÁTICOS. In: Climatologia Geográfica. Disponível em: <http://geoblogger10.blogspot.com.br/2011/04/ventos-anabaticos-e-vento-catabaticos.html>; acesso em 23/02/2012.

World Meteorological Organization – WMO; Guide to meteorological instruments and methods of observation: Preliminary seventh edition, Geneva, WMO, Technical Report 8, p. 569, 2006.

YAMAGATA, T; BEHERA, S. K.; RAO, S. A.; GUAN, Z.; ASHOK, K. and SAJI, H. N.

Comments on “Dipoles, Temperature Gradients, and Tropical Climate Anomalies” - The indian Ocean Dipole: A Physical Mode. American Meteorological Society, 2003.

ZHANG, Y.; WALLACE, J. M. and BATTISTI, D. S. ENSO-like Interdecadal

Variability: 1900–93. Vol. 10, Journal of Climate, Department of Atmospheric Sciences, University of Washington, Seattle, pp. 1004-1020, Washington, 1997.

ZOLHO, R. Mudanças Climáticas e as Florestas em Moçambique, Edição:

Amigos da Floresta - Centro de Integridade Pública (CIP), Maputo, 2010.

http://valoie.blogspot.com.br/2011/05/ausencia-de-politicas-agrarias-em.html

http://valoie.blogspot.com.br/2011/05/ausencia-de-politicas-agrarias-em.html

http://geoblogger10.blogspot.com.br/2011/04/ventos-anabaticos-e-vento-catabaticos.html

http://geoblogger10.blogspot.com.br/2011/04/ventos-anabaticos-e-vento-catabaticos.html

87

CAPÍTULO II - INFLUÊNCIA DOS MODOS DE VARIABILIDADE

CLIMÁTICA NO CULTIVO DO MILHO EM REGIME DE SEQUEIRO

2.1 INTRODUÇÃO

A agricultura é uma atividade milenar, desenvolvida pelo homem e que o

relaciona com o solo de uma forma metódica e sistemática, tendo como principal

objetivo a produção de alimentos. É por meio da agricultura que também se obtém a

matéria-prima para a produção de diversos produtos, tais como, o vestuário,

medicamentos ou ferramentas; sendo que a criação de gado, a pecuária, é também

incluída no conceito de agricultura. É uma forma de modificar o meio natural, que vai

desde o preparo do solo, o plantio até à colheita e armazenamento. Este processo

pode passar por outras fases intermédias como a conservação e irrigação das

culturas, o combate a pragas e diversos tipos de animais, atividades que visam

melhorar as espécies vegetais e animais. Todas estas atividades podem ser feitas

de forma tradicional, recorrendo ao trabalho manual e ao auxílio da força animal, ou

de uma forma mais moderna, com um elevado nível de mecanização e recorrendo a

tecnologias mais avançadas (GONÇALVES, 2010).

As produções agrícolas comerciais e a mercantilização global de alimentos

básicos não contribuem para melhorar a qualidade e o consumo de alimentos em

diversos países em desenvolvimento, especialmente nos países que realizam

importações de alimentos. Um aumento da produção também não resulta

necessariamente em sustentabilidade ou eficiência em longo prazo, os ganhos de

curto prazo, decorrentes do aumento da produção, são frequentemente anulados

pelos altos preços dos insumos e pela degradação ambiental (WRI, 2005). Padrões

de comércio alimentar distorcidos e a vulnerabilidade dos exportadores de alimentos

em relação à crescente ameaça das mudanças e da variabilidade climática reduzem

ainda mais a acessibilidade e disponibilidade dos alimentos, especialmente para os

grupos pobres e vulneráveis (ALTANGEREL e HENAO, 2010).

88

A agricultura é o maior setor das economias dos países da África Austral e

uma importante fonte de subsistência para cerca de 277 milhões de pessoas

(WORLD BANK, 2013). Tal como é na África Austral, a agricultura é a atividade base

com maior potencial para alavancar o crescimento da economia moçambicana. Ela é

igualmente a atividade que garante a segurança alimentar e renda da maior parte da

população moçambicana.

O setor agrário é essencialmente constituído pela agricultura familiar,

praticada em pequenas explorações (parcelas), em regime de sequeiro e emprega

mais de 80% da população rural. Assim como em grande parte dos países do

continente, sua produtividade agrícola está muito abaixo do seu potencial. O

rendimento médio do milho na agricultura familiar é cerca de 0,85 ton/ha,

considerado baixo quando comparado com o da África 1,35 ton/ha (SAWANGUANE,

2005).

A agricultura é uma atividade que depende diretamente dos elementos

climáticos, principalmente, quando conduzida em regime de sequeiro. Dentre os

fatores climáticos, a precipitação pluvial é a que mais influencia na produtividade

agrícola das regiões Tropicais. Variabilidades ou mudanças climáticas podem afetar

o regime de precipitação e temperatura do ar, o zoneamento agrícola e risco

climático de diversas culturas, assim como as técnicas de manejo.

Assim, o segundo capítulo tem por objetivo quantificar o rendimento do milho

em regime de sequeiro, considerando a influência dos MVC atuantes na RSM;

simular o rendimento do milho em regime de sequeiro utilizando modelos numéricos

solo-água-planta-atmosfera, para três épocas de plantio para longas séries

climáticas; contribuir e propor o desenvolvimento de um modelo de previsão e

calendarização dos plantios na época chuvosa, com vistas a serem utilizados como

alternativas para reduzir e minimizar as perdas de culturas decorrentes do estresse

hídrico e; readequar os modelos existentes, melhorando-os para a otimização da

maior produtividade, aproveitando os recursos naturais disponíveis e expansão das

áreas de cultivo do milho.

89

2.2 REVISÃO BIBLIOGRÁFICA

2.2.1 A agricultura e o clima

Os componentes ambientais, tais como atmosfera, água e solo trocam entre

si energia e massa, estes fluxos são responsáveis pela permanente variação das

grandezas físicas que caracterizam o ambiente em que decorre o crescimento e

desenvolvimento das plantas. Dessas grandezas, a radiação solar, a precipitação

pluvial, a temperatura do ar, a temperatura do solo, a umidade, a nebulosidade, a

concentração de CO2, a pressão atmosférica, o vento, são todas passíveis de serem

medidos por métodos físicos (NOGGLE e FRITZ, 1983), estabelecem as condições

em que decorre o crescimento e desenvolvimento das plantas cultivadas.

As alterações nas condições ambientais têm consequências nos

ecossistemas agrícolas. Em grande escala as alterações nas condições ambientais

modificam a localização das principais zonas de produção no planeta, assim como

das áreas onde as culturas e as técnicas culturais estarão adaptadas de modo a

tornar possível atingir níveis de produtividades rentáveis. Por outro lado, não existe

uma resposta única por parte das diferentes plantas, ou seja, sempre haverá

vantagens para umas e desvantagens para outras. Pode-se, por isso, afirmar que a

produtividade agrícola é vulnerável às alterações do clima (REDDY e HODGES,

2000).

Atualmente, observa-se crescente tendência de minimizar os efeitos adversos

da exploração agrícola sobre o ambiente, com consumidores a impor restrições e

especificações para a produção sustentável. Contudo, essa tendência deve estar

associada à preocupação de suprir o fornecimento de alimentos para as populações

locais. Lobell e Burke (2009) acreditam que seja agricultura, a atividade humana

com maior potencial de impactos, devido aos possíveis cenários de variabilidade e

mudanças climáticas. Contudo, a agricultura também é a atividade com potencial

promissor e, a que pode trazer maiores benefícios para mitigar os efeitos das

adversidades climáticas, em curto e médio prazo, já que dispõe de práticas que

fixam o carbono no solo e minimizam a dependência de combustíveis fósseis

(WORLDWATCH INSTITUTE, 2011).

90

2.2.2 Agricultura sustentável

Agricultura sustentável pode ser definida como uma agricultura

ecologicamente equilibrada, economicamente viável, socialmente justa, humana e

adaptativa (REIJNTJES et al., 1992). Conforme Stockle et al. (1994), algumas

definições de agricultura sustentável incluem ainda a segurança alimentar,

produtividade e qualidade de vida. Para a Consultative Group on International

Agricultural Research – (CGIAR-FAO, 1988), “Agricultura Sustentável é o manejo

bem sucedido dos recursos agrícolas, satisfazendo às necessidades humanas,

mantendo ou melhorando a qualidade ambiental e conservando os recursos

naturais” (REIJNTJES et al., 1992).

Certamente um dos principais problemas da sustentabilidade é a pobreza. A

sustentabilidade da agricultura é fortemente relacionada com a manutenção de um

sistema político-social que proporcione assim como condicione a distribuição e

utilização de recursos desiguais. A agricultura não pode ser sustentável se no seu

contexto existe uma má distribuição de poder, direito às terras, bens e saúde entre

as pessoas (ALLEN, 1993).

Para que a agricultura seja verdadeiramente sustentável, tem que

necessariamente ter como base o atendimento das demandas básicas dos seres

humanos, para ambas as gerações que ainda por vir e para as que presentemente

vivem. Tais necessidades incluem o consumo (alimentos, água, combustível);

proteção (roupas, abrigo); dignidade e liberdade (ALLEN, 1993).

Conforme afirma Thrupp (1993) a sustentabilidade não pode ser considerada

como uma questão puramente ambiental ou tecnológica. Para tal é fundamental que

se confrontem e se oponham temas socio-políticos com as idéias relacionadas com

determinismo tecnológico ou ecológico.

“As causas da degradação dos recursos naturais e humanos não estão

apenas relacionadas com fatores ambientais e a erros/problemas tecnológicos, mas

sim a fatores socio-econômicos e políticos que determinam como e porque as

pessoas utilizam os solos, os recursos naturais e as tecnologias. Isso implica em

91

dizer que para que se tenha uma agricultura sustentável é necessário efetuar

mudanças não somente tecnológicas ou ecológicas, é crucial que ocorram

mudanças político-econômicas e sociais” (THRUPP, 1993).

Ao nível das comunidades, para que a agricultura seja efectivamente

sustentável deve respeitar as diversidades e independências locais, assim como

utilizar os conhecimentos da ciência moderna, para desenvolver e não marginalizar

o saber tradicional acumulado ao longo das gerações. Além disso, investir nas

capacidades dos pequenos agricultores e/ou camponeses a adoptar práticas

sustentáveis irá ajudar a garantir maiores cultivos e rendimentos, promover o

consumo de alimentos locais e, principalmente, no desenvolvimento econômico

local, assim como na fixação das populações nas comunidades.

Moçambique está dotado de um potencial para desenvolver uma agricultura

sustentável a médio e longo prazo. Porém, é necessário que se adotem políticas

econômicas e sociais, que visam em transformar a economia familiar de subsistência

e de baixo rendimento para uma agricultura mais integrada, orientada na criação de

emprego, autossuficiência alimentar, produção de matéria prima para indústria

nacional e exportação.

2.2.3 Agricultura de sequeiro

Agricultura de sequeiro6 é uma técnica agrícola aplicada para cultivar terrenos

onde a pluviosidade é diminuta. Porém, esta técnica não impede que o plantio seja

irrigado em época de seca. O plantio de sequeiro geralmente, é intensivo e

desenvolve-se nos planaltos da África, com pouca rotação de culturas e

aproveitamento do esterco. Essa forma de agricultura também é utilizada no

Nordeste e no Cerrado brasileiro e na fronteira dos Estados Unidos com o México,

6 A expressão “sequeira” deriva da palavra seco e refere-se a uma plantação em solo firme. A

agricultura de sequeiro é, geralmente, desenvolvida em regiões que possuem maior densidade

populacional, onde ela é mais intensa e minuciosa, recorre ao pousio e á rotação de culturas,

estende-se também na pecuária fazendo o uso de esterco na fertilização dos solos (GONÇALVES,

2010). Agricultura de sequeiro é o cultivo de uma determinada cultura sem irrigação em regiões onde

a precipitação anual é inferior a 500 mm (QUARANTA, 2013).

92

uma região muito seca onde máquinas escavam para revirar o extrato úmido da

terra e expô-lo à superfície do solo (QUARANTA, 2013).

O mesmo autor em seu estudo acrescenta que um sistema largamente

utilizado para classificar ambientes com água limitada, baseia-se na precipitação

anual. As terras áridas têm menos de 250 mm de precipitação anual e as semiáridas

têm uma precipitação média anual entre 250 a 500 mm. A agricultura de sequeiro

depende de técnicas de cultivo específicas que permitem o uso eficaz e eficiente da

limitada umidade do solo (QUARANTA, 2013).

2.2.4 Agicultura em Moçambique

Em Moçambique, assim como na maior parte dos países do continente

africano, a produtividade agrícola está muito abaixo do seu potencial (WORLD

BANK, 2013). Sawanguane (2005) e Valoi (2011) citam que Moçambique é um dos

países da região com baixo rendimento do milho. De acordo com Sawanguane

(2005) e Sánchez et al. (2011), o rendimento médio do milho na agricultura familiar é

cerca de 0,85 ton/ha, considerado baixo quando comparado com o da África 1,35

ton/ha. A estimativa do rendimento potencial está em torno de 5 a 6,5 ton/ha

(SÁNCHEZ et al., 2011). A produtividade na agricultura é uma das principais

prioridades do Plano Estratégico de Desenvolvimento Agrícola (PEDSA) em

Moçambique.

2.2.5 Aspectos agro-climatológicos

Moçambique possui três zonas agro-climáticas bem diferentes que são as

seguintes: (i) zona ao norte do rio Zambeze a mais úmida, com disponibilidade de

água de cerca de 80% para satisfazer as necessidades das culturas em todo ciclo

vegetativo, no período bem definido, o do período das chuvas. Isto contribui de

forma que a região seja afetada por problemas de déficit hídrico de dois anos em

cada dez. (ii) zona centro, entre o sul do rio Zambeze e o norte do rio Save, com a

probabilidade de satisfazer as necessidades hídricas das culturas em 60%. Isto

significa que o risco de ocorrência de secas seja de quatro anos em cada dez. (iii)

zona sul, entre o sul do rio Save e a ponta de Ouro, com o risco de apresentar

deficiência hídrica de sete anos em cada dez (MICOA, 2007).

93

As áreas mais férteis estão nas províncias do norte e centro do país (MINAG,

2009). A precipitação anual no norte varia de 1.000 a 1.800 mm. A maior parte da

produção agrícola é desenvolvida no norte. A região central também possui bom

potencial para a agricultura com solos aptos a agricultura e precipitação anual que

varia entre 1.000 e 1.200 mm. A região sul é a mais seca, com solos arenosos e

pouco férteis, e com maior risco de sofrer os impactos da seca. A produção agrícola

total da região sul, em comparação com as regiões centro e norte, é relativamente

baixa.

2.2.6 Agricultura de sequeiro em Moçambique

Moçambique é um país essencialmente agrícola, com mais de 36 milhões de

ha de terras agricultáveis (TANKAR, 2009; PEDSA, 2010). Mais de 20 milhões de

habitantes, dos quais 70% vivem nas zonas rurais, tem a agricultura como a

principal fonte de segurança alimentar e rendimento para a maioria dos agregados

familiares. Isto torna a terra um dos principais fatores de produção dos

moçambicanos (TANKAR, 2009). Ao nível global, 60 a 70% de produção alimentar

provêm da agricultura de sequeiro, e na África Subsaariana mais de 95% da

produção alimentar provém da agricultura de sequeiro (FALKENMARK e

ROCKSTRÖM, 2005).

De um modo geral, o setor agrícola em Moçambique é constituído

essencialmente por agricultores familiares. O setor familiar pratica uma agricultura

tradicional de subsistência7 com recorrência a investimentos reduzidos, em que

predomina a agricultura de sequeiro, com o uso de pequenas áreas cultivadas e

baixo nível tecnológico (INE, 2002). A agricultura familiar ocupa maior parte de terras

das zonas rurais e, é constituída por pequenas explorações (cultivando menos de 5

ha), este setor concentra cerca de 99% das unidades agrícolas (3.090.197 unidades

familiares) e ocupa mais de 95% da área cultivada do país. As médias explorações

7 Agricultura de subsistência é aquela em que, basicamente, a plantação é feita geralmente em

pequenas propriedades (minifúndios), sem a utilização de técnicas modernas. Os instrumentos mais usados são: enxada, foice e arado. Raramente são utilizados tratores ou outro tipo de maquinários e a finalidade principal é a sobrevivência do agricultor e sua família, não destinada para a venda os produtos excedentes em contraposição à agricultura comercial.

Em: < http://www.suapesquisa.com/o_que_e/agricultura_subsistencia.htm>.

94

agropecuárias são constituídas por 37.296 unidades; as grandes explorações são

429 e, representam apenas 1% do total das explorações agropecuárias no país

(SITOE, 2005).

As secas, cheias e os extremos de temperatura do ar, associados ao aumento

de áreas com susceptibilidade a desertificação, exercem impactos significativos

sobre a lavoura e a pecuária, e constituem fatores de risco e perda de culturas. Para

as culturas de milho, arroz, mapira e amendoim, a seca constitui um risco de perda

de safras no nível do país entre 48 e 73% (INGC, 2009).

2.2.7 Utilização da terra agrícola e adequação das culturas

Em Moçambique, apenas 5 milhões de ha se encontram em cultivo e 3,3

milhões de ha de campos irrigaveis, dos quais apenas 50.000 ha, o equivalente a

0,13% do total das terras agricultáveis são irrigados nessas últimas duas décadas.

Os produtos mais importantes do setor agrícola são: milho, arroz, açúcar, feijão,

amendoim, mapiara, mandioca, mexoeira, algodão, caju, madeira, copra, chá e

citrinos. A produção agrícola possui dois principais setores de produção: o setor

familiar e o setor empresarial, sendo que, o setor familiar é constituido por cerca de

2,5 milhões de famílias que exploram cerca de 95% da área atualmente cultivada,

representa grande potencial produtor (CEMO, 2010).

Mais de 95% de culturas alimentares em Moçambique são produzidas em

condições de sequeiro. A média dos rendimentos familiares por área, ao longo do

período 1986-2007, para as principais culturas (milho, arroz, mapira), assim como

mandioca, amendoim e feijão, foi muito baixa (aproximadamente 1 ton/ha) e não

mostraram tendência de aumentar. As campanhas agrícolas correspondentes ao

período de 1997/98 a 2003/04 não registraram aumento dos rendimentos em todo

país. Contudo, grande parte do aumento da produção tem resultado de um aumento

da área cultivada e não de um aumento da produtividade (IIAM, 2008).

95

A expansão das terras cultivadas em Moçambique, frequentemente está

relacioanda a vários estágios de recultivo de vegetação em áreas de pousio8, no

método tradicional de culturas alternadas (consórcio de culturas). Historicamente, as

áreas de floresta eram apenas usadas quando necessário, de forma a assegurar o

fornecimento de alimentos para toda a família. No entanto, com o rápido crescimento

da população (taxa anual de 2,4%, do Cap. 1, seção 1.2.7), resultou em pressão

considerável nas terras de cultivo disponíveis para produzir mais alimentos, o que

proporcionou ciclos mais curtos de pousio e, assim, redução da fertilidade do solo,

associado à degradação e erosão do solo e do ambiente. Este método tradicional de

culturas alternadas não poderá subsistir, com esse aumento contínuo da pressão

populacional (INGC, 2009).

2.2.8 O milho: características

O milho é o segundo cereal mais importante em termos de sua produção no

mundo, após o trigo e seguido do arroz, sendo o primeiro quanto ao rendimento.

Mundialmente, mais de 300 milhões de toneladas de milho são produzidos por ano.

Em África, o milho é a base de alimentação para cerca de 300 milhões de pessoas

(SÁNCHEZ et al., 2011).

Na África Subsaariana, depois da mandioca, o milho constitui a segunda

cultura mais importante. Em Moçambique, é a principal cultura para a segurança

alimentar da maior parte da população que vive nas zonas rurais. Esta cultura é a

principal fonte de calorias e em alguns casos de proteínas, assim como constitui a

principal fonte de rendimento. Majoritariamente o milho produzido em Moçambique é

usado para o consumo humano, sendo uma pequena fração destinada ao consumo

animal e outra ínfima à indústria (FATO et al., 2011).

Este cereal é cultivado em todo o país, desde os solos pobres e arenosos até

aos ricos em nutrientes e argilosos. As populações de todas as regiões do país

cultivam o milho quase durante todo o ano, mas principalmente na época quente e

8 Refere-se à interrupção do cultivo da terra depois da colheita. Em algumas zonas de Moçambique

os camponeses deixam as terras em pousio em um período de 2 a 5 anos. Em:

<http://aulete.uol.com.br/pousio#ixzz2IL5GJ5AC>.

96

chuvosa. A irregularidade do início da época e escassez das chuvas constituem

dificuldades para a definição das datas de semeadura nas últimas duas décadas.

Para além da escassez das chuvas, existem outros fatores que contribuem na baixa

produção e rendimento do milho em Moçambique, são eles: a baixa fertilidade dos

solos, pragas e doenças e fatores socioculturais. Em consequência destes fatores,

os rendimentos obtidos desta cultura são baixos que variam de 0,6 a 1,2 ton./ha

(FATO et al., 2011).

O milho (Zea mays) é uma gramínea anual originária da América Central e

que foi domesticada como lavoura durante milhares de anos. Como lavoura de grão,

o milho tem diversas características incomuns ou mesmo exclusivas (BROMILOW,

2003). Dentro da classificação botânica, o milho pertence à ordem Gramineae,

família Grimanaceae, subfamília Panicoideae, tribo Maydeae, gênero Zea, espécie

Zea may. O Gênero Zea é considerado monotípico e constituído por uma única

espécie, ou seja, Zea mays L. É uma gramínea pertencente ao grupo de plantas

com metabolismo C49 e com ampla adaptação a diferentes ambientes. Sua

utilização na alimentação humana remota há séculos, e constitui alimento tradicional

da dieta de vários povos, principalmente aqueles que se originaram das civilizações

Astecas, Maias e Incas. A evidência mais antiga de milho cultivado nas Américas foi

encontrada na caverna de Guilá Naquitz, em Oaxaca, México, e datada em 6.250

anos atrás (SILVA, 2010).

9 Plantas C4, são assim chamadas por possuírem um ciclo C4 de fixação de carbono, apresentam

uma primeira reação de carboxilação que resulta em um composto de 4 carbonos (o ácido oxaloacético), produto da reação da Fosfoenolpiruvato carboxilase (PEPCASE).

97

Figura 20: Milho (Zea mays) cultivo em regime de a) sequeiro e b) por irrigação. Fonte: Adaptado de PEDSA (2011).

2.2.9 Necessidades edafoclimáticas do milho

A fenologia do milho é influenciada por dois principais fatores ambientais, a

disponibilidade térmica e a radiação solar, sendo que a primeira explica melhor a

duração dos seus períodos de desenvolvimento. Normalmente, considera-se uma

relação linear entre a duração desses períodos e o desenvolvimento da planta,

condições de boa disponibilidade hídrica e sanitária (SILVA, 2010).

Segundo Fato et al. (2011), em Moçambique o bom desenvolvimento e

produtividade da cultura do milho dependem de determinadas condições, que são

elas: distribuição homogênea das chuvas e entre 450 a 600 mm durante o ciclo; dias

quentes do verão (temperaturas do ar médias diárias maiores que 19ºC); noites

frescas (temperaturas do ar médias noturnas maiores que 12,8 ºC e menores que 25

ºC); solos de textura média, bem drenados e com temperaturas do ar maiores que

10 ºC durante o estádio da germinação.

Solos mais arenosos, pouco profundos ou com baixo teor de matéria orgânica

geralmente apresentam menor capacidade de fornecer água abundante para as

plantas. Portanto, em situações em que a disponibilidade hídrica costuma ser menor,

e os problemas de quebramento são maiores, aconselha-se que a quantidade

98

plantada seja menor que no período normal. Para o milho, as épocas mais críticas

de déficit hídrico são a de pendoamento (florescimento) e espigamento (formação

dos grãos). Nesses estádios a cultura precisa de cerca de 200 mm de água (ASSAD

e PINTO, 2008).

O milho pode ser cultivado em uma variedade de solos desde os arenosos até

aos argilosos. Contudo, esta cultura se adequa melhor em solos profundos, de

textura média com alto teor de matéria orgânica, boa capacidade de conservação e

drenagem hídrica, boa disponibilidade de nutrientes necessários para o crescimento

da planta e o PH ótimo que varia de 5 a 7. Solos alcalinos e salinos não são

adequados para esta cultura. Os primeiros geralmente são propensos a

alagamentos, enquanto que os segundos afetam negativamente no rendimento do

milho, pois estes por sua natureza possuem alto teor de sais que inibem o

crescimento da cultura (ASSAD e PINTO, 2008).

Conforme Furtado et al. (2007), a influência nociva dos sais na agricultura se

reflete diretamente no crescimento da cultura e se manifesta primeiramente na

germinação. O excesso de sais aumenta o potencial hídrico do meio, o que dificulta

a absorção da água pela semente. Posteriormente, processos de divisão e

alongamento celular são também afetados, assim como a mobilização das reservas

indispensáveis para o processo de germinação (MAYER e POLJAKOFF, 1982).

Além da disponibilidade hídrica, outro conceito usado para acompanhar e

avaliar o crescimento e desenvolvimento do cultivo do milho é o de graus-dia (GD)10.

O método de graus-dia tem sido frequentemente, empregado para determinar a

duração dos subperíodos e o ciclo total de uma cultura no campo, já que a relação

entre a temperatura e a taxa de desenvolvimento relativo da planta é considerada

linear (PRELA et al., 2006). Este método foi usado por este autor, com intuito de

10

Graus-dia podem ser compreendidos como o acúmulo diário de temperaturas nessa faixa, ou seja, é a diferença entre a temperatura média do dia e a temperatura base (considerando existir uma única temperatura base). Fora desse intervalo a planta não se desenvolve ou o faz a taxas muito pequenas. Ao somatório dos graus-dia ao longo de todo o ciclo de uma cultura é denominado de constante térmica. Para o cálculo de graus-dia (GD em ºC.d) tomou-se como temperatura base (Tb em oC) igual a 6 ºC, pois a maioria das espécies agrícolas iniciam seu crescimento a partir dessa temperatura, chamada Zero Vital ( MOTA et al., 1981; PRELA et al., 2006).

99

relacionar os índices de graus-dia e o fenômeno ENOS para o município de

Piracicaba (SP) e analisar a variação e as épocas de ocorrência.

O GD se baseia em duas temperaturas do ar limites, abaixo ou acima das

quais a cultura cessa o seu crescimento e desenvolvimento, ou se ocorre é a taxas

mínimas. Essas temperaturas são denominadas temperaturas basais, entre as quais

a planta tem pleno desenvolvimento. A temperatura mínima aceitável pelo milho

varia entre 8 e 10 ºC, e a máxima, entre 30 e 32 ºC. Quanto mais quente, implica

menor ciclo das plantas, pois a energia se acumulará mais rapidamente (FATO et

al., 2011). Na região sul, estes longos períodos quentes têm implicações de

condicionarem o ressecamento dos solos dado o fato de estes serem arenosos de

baixa fertilidade e baixo poder de retenção de água.

A época em que o plantio é feito é um dos fatores que mais influenciam no

rendimento do milho, uma vez que determina a exposição da cultura à variação dos

fatores climáticos limitantes. Plantios em épocas inadequadas podem afetar o porte,

o ciclo e o rendimento das plantas e aumentar as perdas (ASSAD e PINTO, 2008).

No entanto, a escolha da melhor época de plantio, ou seja, aquela que faz coincidir a

maior área foliar por planta com os dias mais longos do ano, quando não há

limitação hídrica, é importante para produção potencial de grãos por planta (SILVA,

2010). Silva (2010) enfatiza que um plantio precoce pode implicar na redução da

taxa de crescimento e aumento dos subperíodos de desenvolvimento, sendo

observado o inverso com o plantio tardio. De acordo com Sánchez et al. (2011), o

rendimento do milho é frequentemente afetado quando o plantio é tardio.

2.2.10 O cultivo do milho em regime de sequeiro

Na maior parte do território moçambicano o milho é cultivado em regime de

sequeiro, ou seja, sem suplementação da água para a cultura por meio da irrigação.

Nessas condições a regularidade dos períodos de chuva é de extrema importância.

No regime de sequeiro, a precipitação é a principal fonte de água para as culturas.

Ela pode influenciar diretamente ou indiretamente nas plantas, através das

modificações que podem provocar sobre o solo, desempenhando grande influência

100

na meteorização do solo com toda sua importância física, química e biológica para a

vida das plantas (CUMBA, 2001).

Em Moçambique, a chuva é um dos elementos do clima que com maior

frequência limita o crescimento e desenvolvimento das culturas, pois a sua

distribuição no decurso do ano é muito irregular e a sua variabilidade interanual é

maior. Diante deste fato, o rendimento da produção do milho é significativamente

abaixo da média, quando comparado com o restante da África (1,35 ton./ha)

(SAWANGUANE, 2005; SÁNCHEZ et al., 2011), o que torna o cultivo dessa cultura

uma atividade de alto risco.

2.2.11 O calendário agrícola

O calendário agrícola é uma ferramenta interativa e dinâmica, que permite

tanto ao produtor agrícola (camponês e/ou pequeno agricultor), ao técnico em

extensão rural assim como ao público em geral, trabalhar baseando-se nele para

verificar as datas ideais de plantio, assim como planejar suas atividades agrícolas.

Pretende-se neste trabalho disponibilizar ao público alvo, esta ferramenta de

predactibilidade e acompanhamento das diferentes datas de plantio da cultura do

milho em regime de sequeiro, em função das condições proporcionadas pelos MVC

atuantes nas regiões da África Austral e Sul de Moçambique.

Os eventos dos fenômenos meteorológicos adversos contribuem para

maiores prejuízos agrícolas, que na maioria das vezes causam maiores

preocupações em diversos setores ligados ao planejamento agrícola. Sandre et al.

(2009) consideram a variabilidade climática não prevista como uma das principais

fontes de risco à atividade agrícola.

No entanto, há uma necessidade conjunta de os camponeses e técnicos em

extensão rural garantirem a sustentabilidade agrícola, a partir do uso e aplicação de

um calendário agrícola nas comunidades, como forma de minimizar os impactos

negativos decorrentes da variabilidade climática. A sustentabilidade agrícola

consiste em respeitar as diversidades e independências, utilizar os conhecimentos

da ciência moderna para desenvolver, sem marginalizar o saber tradicional dos

101

camponeses acumulado ao longo das gerações. Ela deve ser orientada pelo

conhecimento local e por técnicas de conservação dos recursos, fazendo melhor uso

dos bens e serviços oferecidos pela natureza sem danificá-la.

102

2.3 MATERIAL E MÉTODOS

2.3.1 Área de estudo e dados climáticos

Neste capítulo, utilizaram-se os extremos diários da temperatura do ar

(máxima - Tx e mínima - Tn ⁰C) e a de precipitação (mm) total diária, adquiridos junto

ao INAM, referentes a uma estação de cada grupo (G1, e G3) de estações com

precipitações homogêneas do sul de Moçambique e identificadas na análise de

agrupamento, discutido no Capítulo 1, além de uma estação que não apresentou

caracteristicas homogêneas com as demais analisadas (NDg). Foram escolhidas as

estações ID1 (G1), ID7 (NDg) e ID10 (G3). A escolha destas estações se deu ao fato

de elas estarem inseridas nas três províncias da RSM e, por apresentarem

características comuns dos modos da variabilidade climática, atuantes nesta região

de estudo. Convém acrescentar que os dados diários foram do período

compreendido entre 1969 a 2004, que totalizou uma série de 35 anos, ou seja,

superior ao recomendado para definir uma normal climatológica (30 anos).

Os dados meteorológicos utilizados foram submetidos a uma análise, que

consistiu na organização, verificação e na consistência de sua qualidade, calculada

com o auxílio do Programa Computacional para a Organização e Análise de Dados

Meteorológicos, denominado CLIMA, desenvolvido pelo Instituto Agronômico do

Paraná (IAPAR) (FARIA et al., 2003). Posteriormente, foram utilizados como dados

de entrada no modelo agrometeorológico de simulação do crescimento e

produtividade do milho.

2.3.2 Modelo Agrometeorológico

O modelo agrometeorológico utilizado no presente trabalho é dividido em dois

submodelos: i) submodelo solo-água-planta-atmosfera e ii) submodelo de

crescimento e desenvolvimento do milho. O primeiro determina o balanço de água

no sistema solo-planta-atmosfera para a cultura do milho, baseado no balanço

hídrico sequencial de Thornthwaite e Mather (1955), adaptado por Lyra et al. (2010)

para cultivos agrícolas, sendo usado para penalizar os processos de crescimento e

produtividade do módulo ii pela disponibilida de água no solo. O segundo simula o

103

crescimento (parte aérea - caule, folha e grãos - e raízes) e produtividade da cultura

do milho, baseado no modelo proposto por Wolkschik (2004). O modelo foi

implementado em ambiente de simulação Model Maker®. O modelo necessitou como

variáveis de entrada apenas dos dados meteorológicos (extremos diários da

temperatura do ar e chuva diária), características físico-hídricas do solo (capacidade

de campo e ponto de murcha) e da cultura (coeficiente de cultivo, profundidade do

sistema radicular e partição de fotoassimilados).

Modelo solo-água-planta-atmosfera

O modelo solo-água-planta-atmosfera determinou os componentes do balanço de

água no sistema solo-planta-atmosfera, com base no modelo desenvolvido por Thornthwaite

e Mather (1955) para o balanço hídrico sequencial e adapatdo por Lyra et al. (2010) para

cultivos agrícolas.

O balanço de água de Thornthwaite e Mather (1955) pode ser representado pela

seguinte equação (LYRA et al., 2010):

iiiiiii EXCETRIPARMARMALT 1 (5)

em que, ALT (mm) é a alteração no armazenamento da água do solo ARM ( mm); P (mm)

é a precipitação pluvial; I (mm) é a irrigação; ETR (mm) é a evapotranspiração real e EXC

(mm) é o excedente hídrico (drenagem profunda).

ARM foi determinado como segue:

0ET)IP( para ; )ETIP(ARM

0ET)IP( para ; )CAD/ACU.NEGexp(CAD

ARM

i,ciii,cii1i

i,ciiiii

i (6)

e

0ET)IP( para ; )/CADln(ARM CAD

0ET)IP( para ; )ETIP(ACU.NEG

ACU.NEG

i,ciiiii

i,ciii,cii1i

i (7)

104

em que, ACUNEG. (mm) é o negativo acumulado.

Quando 0,icii ETIP , o 0iEXC e iETR foi determinada pela eq. 6, caso

contrário iETR , por definição, é igual a icET , e iEXC foi obtido pela eq. 6 No presente caso,

as simulações foram em regime de sequeiro, ou seja, 0iI (mm).

No modelo adaptado, a capacidade de água disponível (CAD , mm) no solo foi

variável durante o crescimento da cultura, sendo função da profundidade efetiva do sistema

radicular ( irz , , m) (PEREIRA et al., 1997):

irpmcci zCAD ,1000 (8)

em que, cc e pm (m3 m-3) são as umidades volumétricas do solo na capacidade de campo

e no ponto de murcha permanente e o termo subscrito i representa o dia i . Consideraram-

se os valores de cc (0,130 m3 m-3) e pm (0,050 m3 m-3) para um solo arenoso tabelado no

boletim FAO56 (ALLEN et al., 1998). Determinou-se também a água facilmente disponível

( pCADAFD ) e p (= 0,55) é o fator de disponibilidade de água no solo. O boletim FAO56

considera que abaixo da AFD a cultura encontra-se em déficit de água no solo por falta de

água.

A profundidade do sistema radicular no dia i foi obtida em função do coeficiente da

cultura único para as fases de desenvolvimento inicial e de crescimento, pela relação (ALLEN

et al., 1998):

nnrnrxriniccinicicir zzzKKKKz ,,,_int__,, / (9)

em que, icK , é o coeficiente da cultura para o dia i ; inicK _ e int_cK são os coeficientes da

cultura inicial e intermediário, respectivamente e nrz , e xrz , são, respectivamente, as

profundidades mínima (0,1 m) e máxima (0,6 m) do sistema radicular do milho. Nas fases de

crescimento e final a profundidade da zona radicular foi considerada constante e igual a xrz , .

105

De acordo com Pereira et al. (2002), o processo simultâneo de transferência

de água para a atmosfera, por evaporação da água do solo e por transpiração das

plantas, dependem das condições da vegetação, do tamanho da área vegetada e do

suprimento de água pelo solo, denomina-se evapotranspiração ( ET ). No presente

estudo baseou-se no cálculo estimativo da evapotranspiração de referência ( 0ET ) da

cultura ( cET ) e real ( ETR ), para estimar a quantidade de água necessária em uma

determinada superfície vegetada. A 0ET é um valor indicativo da demanda

evapotranspirativa da atmosfera de um local em um determinado período (PEREIRA

et al., 2002).

A evapotranspiração da cultura ( cET , mm) foi determinada pelo método do

coeficiente da cultura único ( cc KETET .0 ) proposto no boletim FAO56 (ALLEN et al.,

1998), sendo 0ET (mm) a evapotranspiração de referência, estimada pelo método de

Hargreaves-Samani (HARGREAVES e SAMANI, 1982) e cK o coeficiente da cultura.

Nas estimativas de cET , dividiu-se as fases de desenvolvimento do milho em quatro

fases (inicial, crescimento, intermediário e final). Os comprimentos médios dessas

fases foram comprimento inicial ( iniL – 20 dias); crescimento ( cresL – 35 dias),

intermediário ( intL – 40 dias) e final ( fimL – 35 dias).

As variações nas características da vegetação e na cobertura média do solo

durante os estádios de desenvolvimento resultam em mudanças no cK . Para as

condições de cultivo do milho no continente Africano, o boletim FAO56 sugere os

valores de cK para os estádios inicial ( inicK _ = 0,90), intermediário ( int_cK = 1,20) e

final ( fimcK _ = 0,35). As curvas de cK que representam duas variações durante o

ciclo foram obtidas, interpolando-se os coeficientes para os três estádios

( inicK _ , int_cK e fimcK _ ) do ciclo em função dos comprimentos médios dos respectivos

estádios de desenvolvimento (ALLEN et al., 1998; LYRA et al., 2007).

A 0ET foi determinada pelo modelo de Hargreaves e Samani (1982):

106

8,170135,05,0

0 mnxar TTTRKET (10)

em que: rK é um coeficiente empírico (Hargreaves, 1994), sendo 0,190 para

estações próximas da costa (≤ 20 Km) e 0,162 para estações no interior (> 20 Km)

(ALLEN, 1997); aR (mm d-1) é a radiação extraterrestre ou radiação solar no topo da

atmosfera; e mT 2/nxm TTT em ⁰C, é a temperatura do ar média diária.

A aR (MJ m-2 d-1) foi determinada da seguinte forma:

ssra sensensendR coscos586,37 (11)

365

2cos033,01

Jdr (12)

405,1365

24093,0

Jsen (13)

tantanarccoss (14)

em que, aR (MJ m-2 d-1) é o total diário da radiação extraterrestre; a (0,25) e b

(0,50) são coeficientes locais; rd é a distância relativa Terra-Sol; (rad) é a latitude

local; (rad) é a declinação solar; s (rad) é o ângulo horário ao nascer do Sol; J é

o dia Juliano.

Posteriormente aR , em MJ m-2 d-1, foi transformada em equivalente de

evaporação (mm/d) pela sua divisão pelo calor latente de evaporação ( , MJ kg-2),

ou seja, /aR . Considerou-se constante, para temperatura do ar de 20 C, e de

2,45 MJ kg-1.

107

Modelo de crescimento e desenvolvimento

O modelo de crescimento e desenvolvimento de plantas de milho foi

estruturado em três compartimentos principais, sendo que no primeiro

compartimento calculou-se a taxa de assimilação diária de CO2 por meio da

fotossíntese bruta do dossel da cultura, no segundo o carbono assimilado foi

convertido em glicose (carboidrato) e diminuido a quantidade de glicose necessária

para atender a demanda da respiração de manutenção e no último compartimento, o

restante da glicose foi translocado para os diferentes órgãos da planta, de acordo

com a demanda de cada órgão, em função da taxa de desenvolvimento da cultura,

sendo então calculado o incremento diário de matéria seca com base nos

coeficientes de conversão de cada órgão da planta.

A assimilação bruta diária de CO2 pelo dossel das plantas foi calculada da

seguinte forma (FRANCE e THORNLEY, 1984; THORNLEY e JOHNSON, 2000):

21

2

21

2

exp2exp

2

lnkIAFkIAF

md

k

nPP (15)

em que, dP é a fotossíntese bruta diária (kg m-2 d-1 de CO2); N/RFA)k ( ;

mP 1 ; é o coeficiente de transmissividade da radiação no dossel;

20mm PP ; mP é a fotossíntese bruta máxima (kg m-2 s-1 de CO2);

brbmed tttt / ; 20mP é a fotossíntese máxima a 20 °C (kg m-2 s-1 de CO2); rt é

a temperatura de referência fixada a 10 °C; bt é a temperatura basal da cultura (°C);

medt 2/nx tt é a temperatura do ar média diária (°C); N é a duração do dia (s);

RFA é a radiação fotossinteticamente ativa (J m-2 d-1); k é o coeficiente de extinção

da radiação no dossel (adimensional); é a eficiência fotossintética inicial da

cultura (kg J-1 de CO2); IAF é o índice de área foliar (m2 de folha/ m2 de solo) e n

são as horas de brilho solar.

108

Consideraram-se para a fotossíntese máxima ( 20mP ) e a eficiência

fotossintética inicial da cultura do milho ( ) os valores sugeridos por de VRIES et al.

(1989) e BARROS (1998): 1,4e-6 kg m-2 s-1 de CO2 e 1,9e-8 kg J-1 de CO2,

respectivamente. O coeficiente de extinção de luz ( k ) e coeficiente de

transmissividade ( ), para a cultura do milho, foram considerados iguais a 0,65 e

0,10, respectivamente (BARROS, 1998).

A radiação fotossinteticamente ativa [MJ m-2 d-1] foi considerada uma fração

da radiação solar global ( gR , MJ m-2 d-1), dada por: gRRFA 5,0 . A radiação solar

global foi determinada pelo modelo de Hargreaves e Samani (1982), baseado nos

extremos de temperatura do ar, como segue:

5,0)( nxarg TTRKR (16)

Os termos da equação acima foram descritos anteriormente. A RFA foi

depois transformada em J m-2 d-1.

A assimilação bruta diária foi penalizada pela disponibilidade de água no solo

determinada pelo modelo de solo-água-planta-atmosfera por um coeficiente ( pK ),

que varia de 0 - 1, em que 1 representa a condição potencial e zero indica estresse

máximo, onde a dP é nula. A relação a seguir representa o processo:

pddp KPP (17)

A penalização foi considerada ocorrer em duas etapas, a primeira fase

potencial, na qual Kp = 1 e a segunda, a penalização ocorre em função da água

remanescente no solo abaixo da AFD , da forma:

1pK , quando AFDARM (18)

ou

AFDARMK p / , quando AFDARM (19)

109

A transformação do CO2 assimilado diariamente em carboidrato (glicose) foi

realizada utilizando-se a equação:

44

30dpg PA (20)

em que gA é a taxa de assimilação de glicose (kg m-2 d-1 de CH2O).

O carboidrato produzido diariamente foi utilizado, prioritariamente, para suprir

a demanda da respiração de manutenção, que foi calculada multiplicando-se a

matéria seca diária total acumulada individualmente em cada órgão da planta pelo

coeficiente de respiração de manutenção, corrigido para a temperatura do ar média

diária, o qual é estimado por (de VRIES et al., 1989):

10/

10.trt

m trmtmedmedQRR (21)

em que, mtmedR é o coeficiente de respiração de manutenção corrigido; mtrR é o

coeficiente de respiração de manutenção a temperatura de referência; 10Q é o

coeficiente de temperatura; rt é a temperatura de referência, fixada a 25 °C; medt é a

temperatura do ar média diária (°C).

Os valores dos coeficientes de respiração de manutenção a temperatura de

referência ( 25mR ), expressos em massa de CH2O por massa de matéria seca, usados

no modelo, foram: 0,015 para caule, 0,01 para raiz, grãos e sabugo e 0,03 kg kg-1 d-1

para folhas e palha (BONATO et al., 1999; ARORA e GAJRI, 2000).

O carboidrato líquido foi fracionado entre os órgãos da planta, em função da

taxa de desenvolvimento da cultura. Adotou-se, nas simulações, o fracionamento de

carboidrato para os diferentes órgãos da planta conforme sugerido por Wolschick

(2004) e Wolschick (2007).

110

O acúmulo de matéria seca de determinado órgão da planta ao longo do

tempo foi estimado por (de VRIES et al.,1989):

EgMSRPdt

dMSmtmedd (22)

em que, dtdMS / é a variação de matéria seca (kg m-2 d-1) e Eg é a eficiência de

conversão de carboidrato em matéria seca (kg kg-1).

Os valores de eficiência de conversão de carboidrato em matéria seca,

utilizados no modelo, para as simulações foram: 0,72; 0,69; 0,72 e 0,73 kg MS kg-1

de CH2O para folha, caule, raiz e órgãos de reprodução, respectivamente (ARORA e

GAJRI, 2000).

No modelo, o estádio de desenvolvimento da planta foi simulado

considerando-se uma escala de desenvolvimento de 0 a 2, em que 0 representa a

emergência das plantas, 1 o florescimento e 2 a maturação fisiológica, definidos por:

GDF

GDT n

d ; para 0 ≤ dT ≤ 1 (23)

ou

GDFGDT

GDFGDT n

d ; para 0 < dT ≤ 2 (23)

em que, dT caracteriza o estádio de desenvolvimento, nGD (GD em ºC.d) são os

graus-dias acumulados até o n-ésimo dia após a emergência, GDF e GDT são os

graus-dias necessários para a planta atingir, respectivamente, o florescimento e a

maturação fisiológica.

O nGD é calculado usando-se a equação (VILLA NOVA et al., 1972):

n

i

b

nx

n ttt

GD ii

1

,,

2 (24)

111

em que, xt é a temperatura do ar máxima no i-ésimo dia após a emergência (°C); nt

é a temperatura do ar mínima no i-ésimo dia após a emergência (°C) e bt é a

temperatura basal da cultura (10 °C).

O índice de área foliar ( IAF ) foi determinado pela multiplicação da matéria

seca acumulada nas folhas pela área foliar específica ( AFE ). No modelo se utilizou

o valor médio de AFE (18 m2 kg-1) obtido experimentalmente por Wolschick (2004) e

Wolschick (2007).

Realizaram-se as simulações do processo de crescimento considerando a

ocorrência de senescência de folhas. As perdas devidas à senescência, estimadas a

partir dos dados experimentais e tendo por base valores citados na literatura (de

VRIES et al., 1989; COSTA e BARROS, 2001), foram de 0,01 kg m-2 de CH2O para

folha e caule, a partir de dT igual a 1,62 (estádio de grão dentado), e de 0,0000001

kg m-2 de CH2O para as raízes, e a partir de dT igual a 1,54 (estádio de grão

farináceo). Na simulação do acúmulo de matéria seca nos grãos considerou-se que

a matéria seca perdida pelas folhas, caule e raízes, devido à senescência, foi

translocada para os grãos.

Simulações

Para cada província e ano da série meteorológica foram definidas três datas

de plantio para iniciar as simulações do modelo. As datas de plantio foram baseadas

no calendário agrícola do milho no sul de Moçambique (FATO et al., 2011). Os

plantios foram: precoce (15 de outubro), normal (15 de novembro) e tardio (15 de

dezembro). O armazenamento de água no solo na data de plantio foi considerado

igual a capacidade de água no solo ( CADARM ).

As simulações foram realizadas no passo de tempo diário, considerando o

máximo de 125 dias para o ciclo da cultura. Contudo, o final do ciclo variou de ano

para ano e entre datas de plantio, visto que o modelo considera o desenvolvimento

da cultura em função do tempo térmico ( nGD ), sendo necessários 1.600 (GD em

ºC.d) para completar o ciclo.

112

Para cada data de plantio e província a produtividade ou rendimento final de

grãos foi padronizado pela seguinte relação: /iPRP , em que iP é a

produtividade do ano i , é a média normal e o desvio padrão da produtividade

da série. Ou seja, se RP em torno de ±0,5 o rendimento foi considerado normal, se

RP apresentar valor positivo (negativo) o rendimento foi acima (abaixo) do normal.

Os resultados das simulações dos componetes do balanço de água no solo

foram avaliados considerando o ENOS, visto ser o modo de variabilidade climática

de maior frequência dos avaliados no Cap. 1. Assim, agruparam-se os resultados

por anos de El-Niño, Neutro e La-Niña, considerando cinco anos para cada sinal do

ENOS e avaliados de acordo com o Índice de Satisfação das Necessidades de Água

(ISNA) para essas condições.

O ISNA é um indicador do desempenho de determinada cultura, que é

baseado na disponibilidade de água, sendo que, quanto maior for o valor do índice,

menor é o déficit hídrico da cultura (FEWS NET, 2007; MABILANA et al., 2012). Para

estas simulações foi considerado um valor limite médio do índice (LMI igual a 0,55),

valor esse em que a cultura estaria em condição de estresse hídrico se ISNA < 0,55,

ou seja, quanto menor for o valor do ISNA, maior é o déficit hídrico da cultura, e

assim, seu estresse hídrico. O período das simulações para o ciclo completo da

cultura do milho foi dividido em períodos de cinco dias cada (quinquídios),

correspondentes às quatro fases do ciclo vegetativo da cultura considerado no

estudo (Inicial, crescimento, intermediária e final). O ISNA foi calculado pela

expressão seguinte:

cET

ETRISNA (25)

em que, ETR é a evapotranspiração real e cET é a evapotranspiração da cultura,

determinada a partir do produto entre evapotranspiração de referência ( 0ET ) e o

coeficiente de cultura ( cK ), que corresponde ao total das necessidades de água da

cultura (ALLEN et al., 1998).

113

Conforme Bergamaschi et al. (2006) o deficit hídrico tem maior impacto sobre

o rendimento de grãos do milho quando ocorre na fase de florescimento. Portanto,

mesmo em anos climaticamente favoráveis pode-se observar a redução de

rendimento, caso o deficit hídrico ocorra no período crítico, ou seja, da pré-floração

ao início de enchimento de grãos. Durante o ciclo vegetativo, o deficit hídrico reduz o

crescimento do milho em função de decréscimos da área foliar e da biomassa,

embora nesse período ainda não estejam sendo formados os componentes do

rendimento (BERGAMASCHI et al., 2004).

Morizet e Togola, (1984) citam que se o deficit hídrico ocorrer no período

crítico, ou seja, da pré-floração ao início do enchimento de grãos, a recuperação da

capacidade produtiva da cultura não poderá ocorrer de forma satisfatória,

considerando que os eventos reprodutivos são muito mais rápidos do que os

verificados durante o crescimento vegetativo. Nesta fase fenológica, o milho é

extremamente sensível ao deficit hídrico, em decorrência dos processos fisiológicos

ligados à formação do zigoto e início do enchimento de grãos (SCHUSSLER e

WESTGATE, 1991; ZINSELMEIER et al., 1995), além da elevada transpiração,

decorrente da máxima área foliar e da elevada carga energética proveniente da

radiação solar.

Bergamaschi et al. (2004), afirmam que o adequado suprimento hídrico,

próximo ao pendoamento-espigamento do milho é suficiente para que sejam obtidos

rendimentos elevados.

114

2.4 RESULTADOS E DISCUSSÃO

2.4.1 Simulação dos rendimentos do milho

Para cada data de plantio e província a produtividade final de grãos foi

padronizada. Foi considerado ano normal em termos de rendimento agrícola do

milho aquele em que o rendimento padronizado ( RP ) foi entre 0,5, o ano foi

considerado acima do normal quando o RP foi superior a 0,5 e abaixo do normal

quando o RP foi inferior a -0,5. Assim, foram apresentados os resultados das

simulações dos rendimentos do milho, das quatro estações representativas de três

províncias que constituem a região de estudo.

Os rendimentos do milho na estação representativa do grupo G1, região da

província de Inhambane, são apresentados na Figura 21 para as três datas de

plantio (precoce, normal e tardio).

Figura 21: Rendimentos do milho apresentados na forma padronizada na estação representativa de Inhambane.

Na primeira data de plantio (15 de outubro - precoce) observaram-se em 14

anos de produtividade abaixo do rendimento normal. O intervalo do desvio foi entre

115

(-0,65 e -0,98), cujo menor rendimento padronizado foi observado no ano de 1970. O

rendimento acima do normal no mesmo período, foi observado em 11 anos com

intervalo do RP entre (0,52 e 3,32), cujo maior rendimento foi observado no ano de

1979. Os demais 10 anos da série estudada foram próximos ao rendimento normal

( 0,5).

Na segunda data de plantio (15 de novembro - normal) observaram-se 7 anos

de produtividade abaixo do rendimento normal. O rendimento pradonizado

observado nestes anos esteve no intervalo entre (-0,53 e -0,98), em que o menor

rendimento ocorreu no ano de 1972. O rendimento acima do normal para o mesmo

período foi observado em maior número de anos da série (19 anos), em que o

intervalo do RP esteve entre (0,54 e 3,1), cujos maiores rendimentos foram

observados nos anos de 1973 e 1993. Os demais 10 anos da série tiveram

rendimento em torno da normal.

Para a última data de plantio (15 de dezembro - tardio) o rendimento abaixo

do normal foi observado em número menor de anos (6 anos) em relação as demais

datas de plantio, contudo, a segunda data de plantio apresentou maior número de

anos com produtividade acima do rendimento normal em relação a última data (15

anos). Em anos com RP abaixo do normal foi observado o menor rendimento em

1989. O intervalo do desvio da produtividade nestes anos foi entre (-0,7 e -0,93). Os

anos com rendimento acima do normal foram 15 anos, em que o intervalo do desvio

esteve em torno de (0,62 e 3,73), cujos maiores rendimentos ocorreram em 1971 e

1977. Os demais 16 anos estiveram próximos do rendimento normal. Vale

acrescentar que nesta estação, todas as datas de plantio apresentaram-se no

padrão ideal em termos de anos de sucesso na produtividade (inferior e/ou superior

a 10).

Independente do sinal da ODP na estação de Inhambane, o plantio em

novembro, mostrou maior número de anos com rendimento normal ou acima do

normal em relação às demais épocas de plantio, seguida do plantio em dezembro,

como na tendência geral da série. O plantio em outubro apresentou o menor número

de anos com rendimento normal ou acima do normal. O rendimento abaixo do

116

normal mostrou maior número de anos (superior a 1011), ao longo do plantio de

outubro enquanto as demais épocas apresentaram menor número de anos.

Contudo, para esta estação, considerando o número de anos com probabilidades de

sucesso, recomenda-se o plantio nas três datas (outubro, novembro e dezembro),

para rendimento normal ou acima do normal. Para maior número de anos com

sucesso em rendimento abaixo do normal, recomenda-se o plantio em novembro e

dezembro.

Para as três épocas de plantio apenas os anos de 1982 e 1988 apresentaram

simultaneamente rendimento abaixo do normal, enquanto acima do normal foram

1971, 1979/80 e 1985. A segunda e terceira época de plantio apresentou maior

número de anos com rendimento acima do normal, enquanto a primeira época se

destacou entre as demais. O pior rendimento entre as épocas de plantio foi

observado em outubro e o melhor em novembro, com cinco anos apenas.

Como se pode observar na Figura 21, as simulações das três datas de plantio

mostraram maior número e frequência de anos com produtividade acima do

rendimento normal para o plantio nas épocas de novembro e dezembro, menor

número de anos com produtividade abaixo do rendimento normal, sendo o padrão

inverso no plantio em outubro. Apesar dos anos com produtividade abaixo

dorendimento normal, serem em menor número na segunda e terceira época de

plantio, o rendimento teve uma tendência próxima do normal, variando em torno de

(-0,53 e -0,98), onde se observou coincidentemente os menores rendimentos no

mesmo ano (1972). Na primeira época de plantio, a amplitude de variação do

rendimento foi similar às outras duas. Contrariamente, os maiores rendimentos

foram observados no ano de 1979 (3,32 - outubro) 1971 (3,1 e 3,7 - novembro).

Portanto, de forma geral, para obter maiores rendimentos nesta região, indica-se a

segunda data de plantio (15 de novembro – normal).

11

Rendimento abaixo do normal com o número de anos superior a 10, a probabilidade de reduzir o rendimento é extrema, o ideal para esta categoria é o número de anos inferior a 10, ou seja, quanto menor for melhor é.

117

Quanto aos rendimentos do milho na estação representativa do grupo G2,

região da província de Gaza, estão apresentados na Figura 22 para todas datas de

plantio.

Figura 22: Rendimentos do milho apresentados na forma padronizada na estação representativa de Xai-xai.

Para esta estação, na primeira data de plantio (15 de outubro - precoce)

observaram-se em 16 anos de rendimento abaixo do rendimento normal. O intervalo

do desvio foi em torno de (-0,74 e -1,02), cujo menor rendimento foi observado no

ano de 1977. O rendimento acima do normal no mesmo período, foi observado em

11 anos com intervalo do RP entre (1,08 e 2,09), cujo maior rendimento foi

observado no ano de 1989. Os demais 9 anos da série foram próximos ao

rendimento normal.

Durante a segunda data de plantio (15 de novembro - normal) observaram-se

12 anos de rendimento abaixo do normal. O RP observado nestes anos o intervalo

do desvio esteve entre (-0,62 e -1,02), em que o menor rendimento ocorreu no ano

de 1988. O rendimento acima do normal no mesmo período foi observado em 14

anos da série, em que o intervalo do desvio esteve entre (0,65 e 2,87), cujo maior

118

rendimento foi observado no ano de 1989. Os demais 10 anos da série tiveram o

rendimento em torno do normal.

Para a última data de plantio (15 de dezembro - tardio) o rendimento abaixo

do normal observou-se em igual número de anos (12 anos), similar à primeira data.

Desses anos com RP abaixo do normal foi observado o menor rendimento em 1992.

O intervalo do desvio da produtividade nestes anos foi entre (-0,53 e -1,03). O

rendimento acima do normal foi observado em 17 anos, em que o intervalo do

desvio esteve em torno de (0,64 e 3,41), cujo maior rendimento ocorreu em 1977. A

segunda e terceira data apresentaram maiores números de anos com rendimento

acima do normal em relação à primeira, respectivamente (17 e 14 anos). Vale

acrescentar que nesta data, ocorreu o maior rendimento (dezembro), assim como

maior número de anos de produtividade acima do rendimento normal. Os demais 7

anos estiveram próximos do rendimento normal.

Na estação de Xai-xai, o plantio em novembro seguido do plantio em

dezembro mostrou maior número de anos com rendimento normal ou acima do

normal em relação à primeira época de plantio. A diferença de anos com rendimento

normal ou acima do normal, para o plantio em outubro e novembro não foi muito

significativa. Porém, o número desses anos (inferior a 1012) foi observado em

outubro, para o rendimento normal ou acima do normal e em dezembro para o

rendimento normal. O rendimento abaixo do normal mostrou maior número de anos

(superior a 10), ao longo de todas as épocas de plantio. Assim, para esta estação,

tomando em conta o mesmo critério do número de anos com probabilidades de

sucesso, apenas recomenda-se o plantio em novembro e dezembro, para

rendimento normal ou acima do normal. Enquanto para o rendimento abaixo do

normal, todas as épocas de plantio são de risco.

Nas três épocas de plantio os anos de 1969, 1976, 1979, 1982, 1988, 1991,

1994 e 2002 apresentaram simultaneamente rendimento abaixo do normal,

enquanto os de rendimento acima do normal foram 1971, 1974, 1989, 1995 e 2000.

12

Rendimento acima do normal ou normal com o número de anos inferior a 10, a probabilidade de

reduzir o rendimento é maior, o ideal para estas categorias é o número de anos igual ou superior a

10, isto é, quanto maior for melhor é.

119

Os piores (melhores) rendimentos foram observados em três anos em todas as

épocas de plantio (rendimento abaixo do normal e acima do normal,

respectivamente).

Da Figura 22 observou-se que das simulações das três datas de plantio,

resultou em maior número e frequência de anos com produtividade acima do

rendimento normal para o plantio nas épocas de novembro e dezembro, igual

número de anos com produtividade abaixo do rendimento normal (novembro) e

menor número de anos (dezembro), sendo o padrão inverso no plantio em outubro.

O número de anos com produtividade abaixo do rendimento normal, foi maior na

primeira e segunda época de plantio, onde o intervalo variou em torno de (-0,62 e -

1,02), em que os menores rendimentos foram observados nos anos 1977 ( -0,74 –

outubro) e 1988 (-0,62 – novembro). Contrariamente, o intervalo dos maiores

rendimentos variou em torno de (0,64 e 3,41) e estes foram observados nos anos de

1977 (3,41 - dezembro) e 1989 (2,87 - novembro). Portanto, de forma geral, para

obter maiores rendimentos nesta região, indicam-se a segunda e terceira data de

plantio (15 de novembro e 15 de dezembro - normal e tardia, respectivamente).

A Figura 23 apresenta para todas as datas de plantio, os rendimentos do

milho na estação do grupo G3, região da província de Maputo.

120

Figura 23: Rendimentos do milho apresentados na forma padronizada na estação representativa de Changalane.

Ao longo da primeira data de plantio (15 de outubro - precoce) o rendimento

abaixo do normal observou-se em 16 anos. O intervalo do desvio foi em torno de (-

0,61 e -1,02), cujo menor rendimento foi observado no ano de 1976. O rendimento

acima do normal nesta data, foi observado em 11 anos com intervalo do desvio entre

(0,50 e 2,82), cujo maior rendimento foi observado no ano de 1995. Os demais 9

anos da série foram próximos ao rendimento normal.

Durante a segunda data de plantio (15 de novembro - normal) observaram-se

15 anos de produtividade abaixo do rendimento normal. O intervalo do desvio

observado nestes anos esteve entre (-0,55 e -1,01), em que o menor rendimento

ocorreu no ano de 1982. O rendimento acima do normal na mesma data foi

observado em 9 anos da série, em que o intervalo do desvio esteve entre (0,62 e

3,03), cujo maior rendimento foi observado no ano de 1999. Os demais 12 anos da

série tiveram o rendimento próximo do normal.

Na última data de plantio (15 de dezembro - tardio) observou-se o rendimento

abaixo do normal em maior número de anos (17 anos). Desses observou-se o menor

121

rendimento em 2000, cujo desvio da produtividade foi entre (-0,52 e -1,01). O

rendimento acima do normal foi observado em 9 anos, em que o intervalo do desvio

esteve em torno de (0,91 e 1,95), cujo maior rendimento ocorreu em 1975. Os

demais 10 anos estiveram próximos ao rendimento normal. Contudo, a segunda e

terceira data de plantio apresentaram igual número de anos com rendimento acima

do normal em relação à primeira data (9 anos). Vale acrescentar que nesta estação

ocorreu o maior número de anos com rendimento abaixo do normal, ao longo de

todas as datas, respectivamente (16, 15 e 17 anos).

O plantio na estação de Changalane mostrou maior número de anos com

rendimento acima do normal no padrão ideal apenas no plantio em outubro,

destinguindo-se em relação às demais épocas. Os plantios em novembro e

dezembro apresentaram o mesmo número de anos com rendimento acima do

normal mais inferior ao padrão ideal (inferior a 10 anos), enquanto o rendimento

normal apresentou o número de anos dentro do padrão ideal em todas as épocas. O

rendimento abaixo do normal apresentou maior número de anos superior ao padrão

ideal (superior a 10 anos), ao longo de todos os plantios.

No entanto, considerando o número de anos com probabilidades de sucesso,

recomenda-se muito mais o plantio em outubro seguido de novembro e dezembro,

para rendimentos acima do normal, enquanto para o rendimento normal recomenda-

se as três épocas de plantio. Para o rendimento abaixo do normal, o número de

anos é maior e superior ao padrão ideal (superior a 10), o que torna o palntio de

risco nas três épocas, porém, pode-se considerar uma exceção para a primeira

época.

Os resultados apresentados na Figura 23 de simulações das três datas de

plantio mostraram maior número e frequência de anos com produtividade acima do

rendimento normal para os plantios em outubro e novembro com igual número de

anos, enquanto o padrão inverso foi observado em dezembro. Maior número de

anos com produtividade abaixo do rendimento normal foi observado em todas as

épocas. O intervalo de variação dessa produtividade foi em torno de (-0,52 e -1,02),

onde os menores rendimentos foram observados nos anos 1976 (-0,61 – outubro),

1982 (-0,55 – novembro) e 2000 (-0,52 – dezembro). Ao contrário, o intervalo de

122

maiores rendimentos variou entre (0,50 e 3,03) em que foram observados nos anos

de 1975 (1,95 - dezembro), 1995 (2,82 – outubro) e 1999 (3,03 - novembro). De uma

forma geral, para obter maiores rendimentos nesta região, indicam-se a primeira e

segunda data de plantio (15 de outubro e 15 de novembro – precoce e normal,

respectivamente).

2.4.2 Combinação dos MVC para a definição do calendário agrícola

Para a definição do calendário agrícola na estação de Inhambane, foram

realizadas as combinações das fases da ODP (fria e quente), onde no plantio em

outubro não resultou em diferenças significativas do número de anos com

rendimentos norml ou acima do normal, sendo esse resultado observado em torno

da metada dos anos de cada fase (Tabela 18). Contudo, o plantio em outubro teve

menor número de anos (vide Figura 21 e Tabela 18). Porém, o rendimento acima do

normal na ODP fria foi superior a 50% em todas as épocas, enquanto na ODP

quente observou-se maior número de anos com o mesmo rendimento. No plantio em

dezembro o padrão foi contrário, sendo observado maior (menor) número de anos

com rendimento acima do normal durante a ODP fria (quente). Apenas ao longo do

plantio de dezembro o rendimento foi superior a 50%.

O rendimento abaixo do normal ocorreu com maior frequência na primeira

época de plantio independente do sinal da ODP. Nas duas outras épocas de plantio,

não se observaram diferenças do número de anos com rendimento abaixo do normal

na ODP quente, sendo esse resultado observado em inferior percentagem de anos

em ambas as épocas de plantio. Na ODP fria, observou-se maior número de anos

com rendimento abaixo do normal para a segunda época de plantio, relativamente

ao plantio de dezembro.

Durante o DOI negativo (Tabela 18), todas as épocas de plantio apresentaram

rendimento normal ou acima do normal em metade ou mais dos anos avaliados

(superior a 50%) e abaixo do normal nos plantios em outrubro e dezembro, com o

percentual inferior a 50%. O plantio em novembro apresentou um percentual nulo do

rendimento abaixo do normal, ou seja, o plantio em novembro foi normal ou acima

do normal em todos os anos com DOI negativo. Nos anos classificados como DOI

123

positivo, o número de anos com rendimento acima (abaixo) do normal foi inferior

(superior) ao observado na fase negativa, destacando-se negativamente os plantios

em outubro (rendimento acima e abaixo do normal) e novembro (rendimento abaixo

do normal). Para o plantio em dezembro, o número de anos acima (abaixo) do

normal apresentou diferenças inferiores em relação ao observado no DOI negativo,

com rendimento acima (abaixo) do normal. Nos anos de DOI neutro, o plantio em

novembro e dezembro teve padrão similar ao observado no DOI negativo para os

anos acima do normal, em torno da metade dos anos com rendimento positivo

(superior a 50%). Contudo, o plantio em outubro teve resultados percentuais

próximos aos da fase negativa no rendimento acima e abaixo do normal.

Apenas um ano do DOI negativo foi coincidente com o ENOS fase quente ou

El Niño em todas as estações representativas (Vide Tabelas 14, 15, 16 e 17, Cap.1),

os demais foram classificados como ENOS fase fria ou La Niña e ENOS fase neutro.

Assim, os resultados acima descritos são válidos para a combinação do DOI

negativo com ENOS fase fria ou neutra. Nessas condições, recomenda-se a data de

plantio em novembro. Em todos os anos do DOI positivo observaram-se El Niño, ou

seja, combinação DOI positivo e ENOS fase quente, a época de plantio indicada é

em dezembro.

Na fase neutra do DOI ocorreram as três fases do ENOS (El Niño, Neutra e

La Niña) (Vide Tabela 14, Cap.1). Na combinação do DOI neutro e ENOS quente ou

neutro, em todas as épocas de plantio, os rendimentos normal ou acima do normal

foram superiores a 50% dos anos avaliados. A combinação DOI neutro e ENOS

neutro, mostrou maiores valores percentuais de rendimentos no plantio de dezembro

e iguais percentuais no palntio de outubro. Para o DOI neutro e ENOS fase fria

também em todas as épocas de plantio, os rendimentos foram normal ou acima do

normal em mais da metade dos anos. Para o DOI neutro e ENOS fase neutra, o

resultado foi análago em termos do valor percentual, apenas na primeira época e ao

do DOI neutro e ENOS fase quente, em termos de maior número de anos com

rendimento normal ou acima do normal para o plantio em novembro (superior a

50%) e dezembro onde o percentual foi máximo, ou seja, no plantio em dezembro

não ocorreu rendimento abaixo do normal.

124

Para as três épocas de plantio o rendimento acima do normal, observou-se na

sua maioria em anos relacionados com ENOS fase fria, sobremaneira durante a

época normal (novembro) combinado com DOI negativo ou neutro. Igual período de

anos de La Niña, El Niño e neutro, se observaram nas épocas precoce e normal

(outubro e novembro), com a exceção do ENOS fase neutra, em que se observou

seu maior período na época precoce.

Em termos do período mais apropriado para o plantio nesta região da

província de Inhambane, seria opcional que se realizasse ao longo dos meses de

novembro e dezembro, pois os maiores rendimentos foram observados nestas

épocas e, além disso, o ENOS fase fria, geralmente coincide com a época chuvosa

(outubro a março). Quanto ao ENOS fase quente, frequentemente coincide com o

fim do período chuvoso e início do período seco (abril a setembro) e, é uma das

razões que em muitas áreas do interior, poucas vezes são realizados plantios da

segunda época agricola.

Tabela 18: Definição do calendário de pantio, obtido a partir das combinações dos MVCs em função dos índices de RP, na estação de Inhambane.

MD

V RENDIMENTO PADRONIZADO SIMULADO (%) DATA DE PLANTIO

RECOMENDADA Abaixo do Normal Acima do Normal

Data Out Nov Dez Out Nov Dez Out Nov Dez

OD

P Quente 28,6 14,3 14,3 50,0 50,0 60,7 não não Sim

Fria 40,0 20,0 13,3 60,0 80,0 86,7 não sim +sim13

DO

I

Positivo 57,1 28,6 14,3 42,9 71,4 85,7 não sim (*)14

+sim (**)15

Neutro 33,3 26,7 13,3 66,7 73,3 86,7 não sim (*)

+sim (**)

Negativo 37,5 0,0 12,5 62,5 100,0 87,5 não +sim (*)

sim (**)

EN

OS

El Niño 43,8 31,3 25,0 56,3 68,8 75,0 não não +sim (**)

Neutro 33,3 11,1 0,0 66,7 88,9 100,0 não sim (*)

+sim (**)

La Niña 36,4 9,1 18,2 63,6 90,9 81,8 não +sim (*)

sim (**)

13

(+sim) a data de plantio mais recomendada;

14 (*) combinado com a ODP Fria;

15 (**) combinado com a ODP Quente.

125

Na estação representativa da província de Gaza, a combinação entre as fases

da ODP (fria e quente) no plantio em outobro não resultou em diferenças

significativas em termos de menor (maior) número de anos com rendimento normal

ou acima do normal, sendo esse resultado observado em torno da metada dos anos

de cada fase, onde o valor percentual do rendimento foi superior a 50% e também

foi análogo para o plantio em novembro e dezembro (Tabela 19). Contudo, o plantio

em outubro teve menor número de anos em ralação ao de novembro seguido de

dezembro (vide Figura 22 e Tabela 19), Porém o rendimento acima do normal na

ODP fria foi superior a 50% em todas as épocas, mas baixo em relação ao da ODP

quente, com a exceção do plantio em dezembro em que o percentual do rendimento

foi mais elevado. Apenas no plantio em novembro foi observado maior (menor)

número de anos com rendimento normal ou acima do normal durante a ODP fria

(quente).

Quanto ao rendimento abaixo do normal, ocorreu com maior frequência na

primeira época de plantio independente do sinal da ODP. Nas duas outras épocas

de plantio, observou-se igual número de anos com rendimento abaixo do normal na

ODP quente. Na ODP fria observou-se maior número de anos com rendimento

abaixo do normal para a primeira e segunda época de plantio, relativamente ao

plantio de dezembro.

Ao longo do DOI negativo, todas as épocas de plantio apresentaram

rendimento normal ou acima do normal em maior número de anos avaliados durante

o plantio em novembro, seguido de outubro e dezembro que apresentaram igual

número, o percentual do rendimento em ambas as épocas foram superiores a 50%,

destacando-se a época de plantio em novembro que apresentou o maior percentual.

O rendimento abaixo do normal não ocorreu no plantio em novembro, ou seja, para

esta época apenas ocorreram rendimentos normal ou acima do normal, enquanto

para as restantes ocorreu e em percentual inferior a 50%. O plantio em novembro foi

normal ou acima do normal em todos os anos com DOI negativo.

Durante o DOI positivo, o número de anos com rendimento acima (abaixo) do

normal foi inferior (superior) ao observado na fase negativa, destacando-se

negativamente o plantio em outubro (rendimento normal ou acima, inferior a 50% e

126

abaixo do normal superior a 50%). Para o plantio em dezembro, o número de anos

acima (abaixo) do normal apresentou diferenças mínimas em relação ao observado

no DOI negativo, porém com maior número de anos com rendimento acima do

normal.

Nos anos de DOI neutro, o plantio em novembro e dezembro teve um padrão

similar ao observado no DOI negativo para os anos de rendimento normal ou acima

do normal, em torno da metade dos anos com rendimento positivo. Contudo, os

plantios em novembro e dezembro tiveram valores percentuais mais próximos aos

da fase positiva para o rendimento normal ou acima do normal. No entanto, os

resultados acima descritos são válidos para a combinação do DOI negativo com

ENOS fase fria ou neutra. Nessas condições, recomenda-se a época de plantio em

novembro. Em casos de uma combinação do DOI positivo e ENOS fase quente, a

época indicada é em dezembro.

Na fase neutra do DOI ocorreram as três fases do ENOS (El Niño, Neutra e

La Niña) (Vide Tabela 17, Cap.1). Na combinação DOI neutro e ENOS fase quente

ou neutro, em todas as épocas de plantio os rendimentos acima do normal foram

superiores a 50% dos anos avaliados. A combinação DOI neutro e ENOS neutro

mostrou menor (maior) valor percentual no plantio em novembro para os

rendimentos abaixo e acima do normal.

Para o DOI neutro e ENOS fase fria, em todas as épocas de plantio os

rendimentos foram normal ou acima do normal em mais da metade dos anos.

Durante o plantio em outubro ocorreu coincidência do valor percentual, enquanto em

dezembro ocorreu o valor máximo (nulo) do percentual de anos com rendimento

acima (abaixo) do normal. Para o DOI neutro e ENOS fase neutra, a diferênça na

primeira e terceira época foi mínima em termos percentuais, assim como em termos

de maior número de anos com rendimento normal ou acima do normal, enquanto

para o plantio em novembro a diferença foi significativa e o percentual foi máximo.

Nas três épocas de plantio os anos em que se observaram rendimentos

acima do normal, sua maioria esteve relacionado com ENOS fase fria, durante a

época normal e tardia (novembro e dezembro) combinado com DOI negativo ou

127

neutro. Nas mesmas épocas observou-se maior período de anos relacionados com

ENOS fase quente e neutra combinada com DOI positivo e neutro, com a exceção

do ENOS fase neutra em que se observou igual período em todas as épocas. No

entanto, as épocas mais adequadas para o plantio nesta região da província de

Gaza, recomenda-se que seja realizado nos meses de novembro e/ou dezembro

(época normal ou tardia), onde se espera maior sucesso de rendimento normal ou

acima do normal ou ainda apenas em dezembro, no caso de anos com previsão de

rendimento abaixo do normal.

Tabela 19: Definição do calendário de pantio, obtido a partir das combinações dos MVCs em função dos índices de RP, na estação de Xai-xai.

MD




OD

P Quente 28,6 14,3 14,3 71,4 85,7 85,7 não sim Sim

Fria 40,0 20,0 13,3 60,0 80,0 86,7 não sim Sim

DO

I

Positivo 57,1 28,6 14,3 42,9 71,4 85,7 não sim (*)

+sim (**)

Neutro 33,3 26,7 13,3 66,7 73,3 86,7 não sim (*)

+sim (**)

Negativo 37,5 0,0 12,5 62,5 100,0 87,5 não +sim (*)

sim (**)

EN

OS

El Niño 43,8 31,3 25,0 56,3 68,8 75,0 não sim (*)

+sim (**)

Neutro 36,4 9,1 18,2 63,6 90,9 81,8 não sim (*)

+sim (**)

La Niña 33,3 11,1 0,0 66,7 88,9 100,0 não +sim (*)

sim (**)

A definição do calendário agrícola na estação representativa da província de

Maputo foi análoga com a realizada nas estações de Inhambane e Xai-xai. Das

combinações entre as fases da ODP (fria e quente) em todas as épocas de plantio,

resultou em diferenças pouco significativas em termos de número de anos com

rendimento normal ou acima do normal, sendo esse resultado observado em torno

da metada dos anos para a ODP fria, onde o percentual do rendimento foi superior a

50% para ambas as épocas (Tabela 20). O plantio em outubro teve menor número

de anos em ralação ao de novembro seguido de dezembro (vide Figura 23 e Tabela

20), Porém, o valor percentual do rendimento acima do normal durante a ODP fria foi

superior a 50% em todas as épocas, mas baixo em relação ao da ODP quente, com

128

a exceção do plantio em dezembro em que o percentual foi mais alto. Ocorreu igual

valor percentual do rendimento ao longo da ODP quente, nos plantios em novembro

e dezembro.

O rendimento abaixo do normal ocorreu com maior frequência na primeira

época de plantio independente do sinal da ODP. As duas outras épocas

apresentaram igual valor percentual de anos com rendimento abaixo do normal

durante a ODP quente. Na ODP fria, observou-se maior número de anos com

rendimento abaixo do normal apenas para a primeira época de plantio, relativamente

ao plantio em novembro e dezembro. Na ODP quente ocorreu um padrão análogo

ao da ODP fria e igual número de anos na segunda e terceira época.

Ao longo do DOI negativo, todas as épocas de plantio apresentaram

rendimento normal ou acima do normal em maior número de anos avaliados durante

o plantio em novembro, seguido de outubro e dezembro que apresentaram igual

número, o percentual do rendimento em ambas as épocas foram superiores a 50%,

destacando-se a época de plantio em novembro que apresentou o máximo

percentual. Nesta época não ocorreram rendimentos abaixo do normal, ou seja, para

esta época apenas ocorreram rendimentos normal ou acima do normal, enquanto

para o plantio em outubro ocorreu um percentual próximo a 50%. Assim, o plantio

em novembro foi normal ou acima do normal e elevado em todos os anos

combinados ao DOI negativo.

Ao longo do DOI positivo, o número de anos com rendimento acima (abaixo)

do normal foi inferior (superior) ao observado na fase negativa, destacando-se

negativamente o plantio em outubro (rendimento normal ou acima, inferior a 50% e

abaixo do normal, superior a 50%). Para o plantio em dezembro, o número de anos

acima (abaixo) do normal apresentou diferenças mínimas em relação ao observado

no DOI negativo, contrariamente ao observado no plantio em novembro, em que

apresentou maoir número de anos com rendimento acima do normal.

Nos anos de DOI neutro, o plantio em novembro e dezembro teve um padrão

similar ao observado no DOI positivo para os anos de rendimento normal ou acima

do normal, em torno da metade dos anos com rendimento positivo. Contudo, os

129

plantios em novembro e dezembro tiveram valores percentuais mais próximos aos

do DOI positivo para o rendimento acima do normal. No entanto, os resultados

acima descritos são válidos para as combinações do DOI negativo com ENOS fase

fria ou neutra. Portanto, nessas condições recomenda-se a época de plantio em

outubro e novembro. Porém, abre-se uma exceção de plantio em novembro e

dezembro, em casos de combinações da ODP fria (quente) com DOI negativo

(positivo) e ENOS fase fria, neutra ou quente.

Na fase neutra do DOI ocorreram as três fases do ENOS (El Niño, neutra e La

Niña) (Vide Tabela 16, Cap.1). Na combinação DOI neutro e ENOS fase quente ou

neutro, em todas as épocas de plantio os valores percentuais de rendimentos acima

do normal foram superiores a 50% dos anos avaliados, onde os percentuais do DOI

neutro foram superiores em relação aos observados no ENOS fase quente. A

combinação DOI neutro e ENOS neutro mostrou menor (maior) percentual no plantio

de dezembro para os rendimentos abaixo (acima) do normal, onde no ENOS neutro

ocorreu o máximo percentual.

Para o DOI neutro e ENOS fase fria, em todas as épocas de plantio os

rendimentos foram normal ou acima do normal em mais da metade dos anos. A

maior parte dos anos com estes rendimentos ocorreu no plantio em outubro e

novembro. Durante o plantio em novembro ocorreu o mínimo (máximo) valor

percentual do rendimento abaixo (acima) do normal (ENOS fase fria). Para o DOI

neutro e ENOS fase neutra, a diferênça na primeira e terceira época foi mais

significante em termos percentuais, assim como em termos de maior número de

anos com rendimento normal ou acima do normal, destacando-se positivamente os

anos de ENOS fase fria, que apresentaram maiores valores percentuais

relativamente aos do DOI neutro. Contudo, ocorreu uma coincidência do valor

percentual no plantio em outubro (DOI neutro e ENOS fase neutra) para o

rendimento acima (abaixo) do normal, enquanto no plantio em dezembro o

percentual foi máximo.

Nas três épocas de plantio os anos em que se observaram rendimento normal

ou acima do normal, também sua maioria esteve relacionado com ENOS fase fria,

durante a época precoce e normal (outubro e novembro) combinado com DOI

130

negativo ou neutro. Nas mesmas épocas observou-se menor período de anos

relacionados com ENOS fase quente e neutra combinada com DOI positivo e neutro,

com a exceção do ENOS fase neutra em que se observou maior período apenas em

outubro. No entanto, as épocas mais adequadas para o plantio nesta região da

província de Maputo, são recomendadas que fossem realizados nos meses de

outubro e novembro, onde se espera maior sucesso de rendimentos normal ou

acima do normal ou ainda em dezembro, no caso de anos com previsão de

rendimento abaixo do normal, se combinados com a ODP quente e ENOS quente ou

neutro.

Tabela 20: Definição do calendário de pantio, obtido a partir das combinações dos MVCs em função dos índices de RP, na estação de Changalane.

MD




OD

P Quente 28,6 14,3 14,3 71,4 85,7 85,7 não sim +sim

Fria 40,0 20,0 13,3 60,0 80,0 86,7 não sim Sim

DO

I

Positivo 57,1 28,6 14,3 42,9 71,4 85,7 não sim (*)

+sim (**)

Neutro 33,3 26,7 13,3 66,7 73,3 86,7 não sim (*)

+sim (**)

Negativo 37,5 0,0 12,5 62,5 100,0 85,7 não +sim (*)

sim (**)

EN

OS

El Niño 43,8 31,3 25,0 56,3 68,8 75,0 não sim (*)

+sim (**)

Neutro 33,3 11,1 0,0 66,7 88,9 100,

0 não

sim (*)

+sim (**)

La Niña 36,4 9,1 18,2 63,6 90,9 81,8 não +sim (*)

sim (**)

2.4.3 Simulação do índice de satisfação das necessidades de água

Os resultados das simulações do ISNA e da precipitação foram avaliados

considerando o sinal do ENOS, visto ser o modo de variabilidade climática de maior

frequência dos avaliados no Cap. 1, seção 1.4.4. Para tal, foram agrupados os

resultados por anos de El Niño, Neutro e La Niña, considerando cinco anos para

cada sinal do ENOS e avaliado o ISNA para essas condições de cada província.

131

Os resultados apresentados na Figura 21, referem-se às simulações do ISNA

e da precipitação em anos de El Niño, La Niña e neutros das três datas de plantio na

província de Inhambane estação ID1. Considerando os dois componentes

simulados, os resultados mostraram que para esta região são favoráveis os plantios

em novembro e dezembro em anos de La Niña, El Niño e neutros.

Em anos de El Niño durante o plantio precoce, os valores do ISNA estiveram

próximos (acima) do LMI com 0,54 e 0,53 ao longo do quarto e quinto quinquídio

após plantio (4 - 5 QAP), onde o ISNA atingiu valor superior ao do LMI de 0,57 (3

QAP). Nos restantes quinquídios o ISNA esteve abaixo do LMI. Os valores da

precipitação registrados foram inferiores a 30 mm por quínquindio no decorrer do

ciclo.

No plantio normal e tardio, o ISNA esteve em todo ciclo abaixo do LMI e

igualou-se ao LMI (1 - 3 QAP, plantio normal) e acima do LMI com 0,56 (4 QAP,

plantio tardio). Caso análogo ocorreu com a precipitação, em que ela atingiu os 42

mm (intermediário, plantio normal) e o mesmo valor (crescimento e intermediário,

plantio tardio). No entanto, mesmo com o aumento da precipitação nas últimas

datas, esta quantidade não seria suficiente para suprir as necessidades da cultura,

pois ela estaria em constante estresse principalmente, durante os estádios em que

mais necessita de água. Este deficit foi observado ao longo das principais fases do

ciclo da cultura (inicial, crescimento, intermediário e final). No caso do plantio em

anos de El Niño principalmente, no plantio precoce provavelmente esperaria-se

perda ou baixos rendimentos.

132

Quinquídio

0 2 4 6 8 10 12 14 16 18 20 22 24

Chu

va

(m

m)

0

10

20

30

40

ISN

A

0,2

0,4

0,6

0,8

1,0Chuva

ISNA

a

Inicial Crescimento Intermediária Final

Quinquídio

0 2 4 6 8 10 12 14 16 18 20 22 24

Chuva (

mm

)

0

10

20

30

40

50

ISN

A

0,2

0,4

0,6

0,8

1,0Chuva

ISNA

b


Quinquídio

0 2 4 6 8 10 12 14 16 18 20 22 24

Chuva (

mm

)

0

10

20

30

40

50

ISN

A0,2

0,4

0,6

0,8

1,0Chuva

ISNA

c


Figura 24: Avaliação da chuva e ISNA nas datas de plantio em anos de El Niño na estação de Inhambane: a) palntio precoce, b) plantio normal e c) plantio tardio.

Para os anos de La Niña, as simulações do ISNA e da precipitação são

apresentados na Figura 24, onde o plantio precoce mostrarou que o ISNA esteve

abaixo do LMI em todo o ciclo da cultura com a exceção do 3 QAP, em que o ISNA

esteve próximo (igual) ao LMI com os valores de 0,50 (2 QAP) e igual (3 QAP). Os

valores da precipitação no mesmo período foram inferiores a 30 mm, onde se

registrou 23 mm (crescimento), que diminuiu gradualmente até 12 mm, no final da

fase intermediária. Este deficit foi observado ao longo das três principais fases do

ciclo da cultura. A cultura estaria sujeita a condições de estresse em quase todo

ciclo e, em caso do plantio nesta data, consequentemente esperaria-se com maior

risco a perda ou baixos rendimentos.

133

Nos plantios normal e tardio, o padrão observado foi diferente ao do primeiro

plantio, pois o valor do ISNA esteve abaixo (próximo) do LMI com 053 e 0,54 (1

QAP); acima do LMI com 0,78 (1 – 4 QAP, plantio normal) e 0,67 e 0,60 (3 – 4 QAP,

plantio tardio). Quanto à precipitação durante as duas datas, observaram-se valores

inferiores como o de 26 mm (inicial) e 42 mm (intermediária) no plantio normal,

enquanto no plantio tardio observaram-se valores da precipitação entre 40 mm

(crescimento) e 72 mm (intermediária). Nestas condições esses valores da

precipitação podem favorecer, mas não o bastante para as necessidades da cultura.

No caso do plantio nestas datas o estresse da cultura, seria observado ao longo das

fases inicial, crescimento e intermediária, respectivamente.

Apesar de se ter observado maior período de anos com rendimento normal ou

acima do normal, o plantio em outubro não seria optativo principalmente

dependendo apenas da chuva, pois a cultura estaria sujeita ao estresse hídrico

exatamente nas fases em que mais necessita de maior quantidade de água no solo

(crescimento e intermediária), fases em que ocorrem os processos de florescimento

e enchimento de grãos (BERGAMASCHI et al., 2006; FATO, 2011).

O ideal seria aconselhável o plantio em novembro e dezembro, pois nestas

datas se observaram valores próximos, iguais e superiores do ISNA e da

precipitação, apesar de ter se registrado algumas fases em que a cultura

experimentou estresse. Por um lado, os resultados observados provavelmente,

contribuam para minimizar a perda ou baixo rendimento e por outro lado, também

justifiquem a indicação adequada destas datas discutidas na seção 2.4.1, deste

capítulo para o plantio da cultura em anos de La Niña.

134

Quinquídio

0 2 4 6 8 10 12 14 16 18 20 22 24

Chuva (

mm

)

0

5

10

15

20

25

ISN

A

0,2

0,4

0,6

0,8

1,0Chuva

ISNA

a


Quinquídio

0 2 4 6 8 10 12 14 16 18 20 22 24

Chuva (

mm

)

0

10

20

30

40

50

ISN

A

0,2

0,4

0,6

0,8

1,0Chuva

ISNA

b


Quinquídio

0 2 4 6 8 10 12 14 16 18 20 22 24

Chuva (

mm

)

0

20

40

60

80

ISN

A0,2

0,4

0,6

0,8

1,0Chuva

ISNA

c


Figura 25: Avaliação da chuva e ISNA nas datas de plantio em anos de La Niña na estação de Inhambane: a) palntio precoce, b) plantio normal e c) plantio tardio.

As simulações do ISNA e da precipitação em anos de ENOS neutro são

apresentados na Figura 25, onde ao longo dos três plantios foi observado que no

plantio precoce, o ISNA esteve abaixo (próximo) do LMI em quase todo ciclo, com a

exceção da fase intermediária em que esteve próximo com 0,53 e 0,54 (3 – 5 QAP),

respectivamente, enquanto o ISNA esteve acima do LMI 0,56 (2 QAP). A

precipitação acumulada no quinquídio variou tendo se registrado valores de 36 mm

(intermediária) e 38 mm (final). Em caso do plantio nesta data, a cultura sofreria

maior estresse apenas na primeira fase (fase de emergência) e nas subsequentes o

ISNA estaria próximo ou acima do LMI. O plantio nesta data é menos acoselhável,

pois a cultura nesta fase necessita de água no solo, consequentemente se espera

maior perda ou baixos rendimentos.

135

No plantio normal observou-se um padrão diferente ao do primeiro plantio,

pois o ISNA esteve abaixo (próximo) do LMI com 0,54; 0,52 e 0,53 (3, 4 – 5 QAP)

respectivamente, enquanto esteve acima do LMI com 0,57 (1 - 3 QAP); 0,72 (1 – 4

QAP) e 0,68 (4 QAP) respectivamente. Apesar de se ter observado maior número de

valores próximos e acima do LMI, a precipitação variou entre 26 mm (inicial); 28 mm

(crescimento) e 72 mm (intermediária). O plantio nesta data é aconselhável, mesmo

com essa variação da precipitação, pois a cultura experimentaria o estresse hídrico

no final da fase inicial e princípio da fase de crescimento. Assim, nestas condições

se esperam rendimento normal ou acima do normal.

Durante o plantio tardio observou-se que o ISNA esteve abaixo (próximo) do

LMI, com 0,54; (3 QAP); 0,52 e 0,53 (4 QAP), enquanto esteve acima do LMI com

0,72 (3 QAP) e 0,62 (4 QAP). Os valores da precipitação variaram entre 36 mm

(crescimento) a 50 mm (intermediária). Portanto, no caso do plantio nesta data a

cultura passaria por estresse na fase inicial e de crescimento e, a quantidade da

água disponível no solo poderia minimamente suprir o necessário para a cultura

nessas fases. Assim, esta data é também aconselhével para o plantio em anos

neutros, pois a cultura estaria sujeita ao menor estresse. Na última fase (final)

necessariamente, a cultura não demanda maiores quantidades de água (enchimento

de grãos).

As datas indicadas para o plantio em anos neutros nesta região seria o plantio

em novembro (normal) e dezembro (tardio), apesar de o tardio ter mostrado maior

variação do ISNA. Porém, estas opções devem ser tomadas de acordo com a

localização espacial (litoral ou interior), onde ocorrem outros sistemas que

condicionam a chuva, os quais podem contribuir para menor (maior) armazenamento

da água no solo. Vale relembrar da seção 1.2 do Cap. 1, que o ambiente litoral desta

região, em média duas ou três vezes ao ano, entre os meses (DJF) ocorrem os CT e

as FFS durante o inverno. Estas frentes têm condicionado a existência da segunda

época agrícola no litoral.

136

Quinquídio

0 2 4 6 8 10 12 14 16 18 20 22 24

Chuva (

mm

)

0

10

20

30

40

50

ISN

A

0,2

0,4

0,6

0,8

1,0Chuva

ISNA

a


Quinquídio

0 2 4 6 8 10 12 14 16 18 20 22 24

Chuva (

mm

)

0

20

40

60

80

ISN

A

0,2

0,4

0,6

0,8

1,0Chuva

ISNA

b


Quinquídio

0 2 4 6 8 10 12 14 16 18 20 22 24

Chuva (

mm

)

0

10

20

30

40

50

60

ISN

A

0,2

0,4

0,6

0,8

1,0Chuva

ISNA

c


Figura 26: Avaliação da chuva e ISNA nas datas de plantio em anos Neutros na estação de Inhambane: a) palntio precoce, b) plantio normal e c) plantio tardio.

Os resultados mostrados a seguir na Figura 25 são referentes às simulações

do ISNA e da precipitação em anos de El Niño, La Niña e neutro das três datas de

plantio na província de Gaza, estação ID7. Estes resultados mostraram que nesta

região são favoráveis os plantios normal e tardio, em anos de La Niña e El Niño,

enquanto em anos neutros são favoráveis os plantios precoce e normal.

Durante os anos de El Niño no plantio precoce, os valores do ISNA estiveram

abaixo (próximo) do LMI ao longo de todo o ciclo da cultura, com as exceções do 1,

3 - 4 QAP. O ISNA esteve próximo (igual) ao LMI com 0,50 (1 - 4 QAP); igual (1

QAP) e atingiu valor superior ao do LMI de 0,60 (3 QAP). O ISNA esteve sempre

abaixo do LMI em todos os quiquídios, exceto o 3 QAP em que observou-se valor

acima do LMI. Os valores da precipitação também foram inferiores a 30 mm, onde

se registrou 26 mm (inicial); 23 mm (crescimento) e 25 mm (intermediária).

137

No plantio normal e tardio, se observou um padrão similar ao do plantio

anterior, em que o ISNA esteve em todas as fases abaixo (próximo) do LMI, com a

exceção apenas do 4 QAP, em que o ISNA igualou-se ao LMI (plantio normal),

enquanto durante o plantio tardio o ISNA esteve próximo do LMI com 0,50 (1 - 2

QAP) e apenas esteve acima do LMI com 0,69 (4 QAP). O padrão da precipitação foi

diferente, pois ela foi superior a 30 mm e atingiu os 32 mm (inicial) e 46 mm

(crescimento) no plantio normal e 46 mm (crescimento, plantio tardio).

No entanto, apesar de se ter observado aumento da precipitação nas últimas

datas, a quantidade de água armazenada no solo não seria suficiente para suprir as

necessidades da cultura, pois ela estaria em estresse principalmente, durante as

fases em que mais necessita de água (inicial e crescimento). Para os plantios em

anos de El Niño, a opção seria o plantio em novembro e/ou dezembro, embora com

risco de perda ou baixos rendimentos, no caso do plantio em dezembro.

Quinquídio

0 2 4 6 8 10 12 14 16 18 20 22 24

Chuva (

mm

)

0

10

20

30

40

ISN

A

0,2

0,4

0,6

0,8

1,0Chuva

ISNA

a


Quinquídio

0 2 4 6 8 10 12 14 16 18 20 22 24

Chuva (

mm

)

0

10

20

30

40

50

ISN

A0,2

0,4

0,6

0,8

1,0Chuva

ISNA

b


Quinquídio

0 2 4 6 8 10 12 14 16 18 20 22 24

Chuva (

mm

)

0

10

20

30

40

50

60

ISN

A

0,2

0,4

0,6

0,8

1,0Chuva

ISNA

c


Figura 27: Avaliação da chuva e ISNA nas datas de plantio em anos de El Niño na estação de Xai-xai: a) palntio precoce, b) plantio normal e c) plantio tardio.

138

As simulações do ISNA e da precipitação em anos de La Niña, são

apresentados na Figura 26. Durante o plantio precoce se observou deficit hídrico, ou

seja, o ISNA esteve abaixo e próximo do LMI 0,50 (1 – 3 QAP) e igual (3 QAP),

enquanto o ISNA esteve acima do LMI com 0,60; 0,57 e 0,69 (4 QAP),

respectivamente. A precipitação registrou valores baixos (< 30 mm) ao longo da fase

inicial e foi aumentando gradualmente de 34 mm (crescimento) até atingir os 42 mm

(intermediária). O deficit foi observado durante as fases inicial e crescimento, nestas

condições a cultura estaria em estresse hídrico e, em caso do plantio nesta data o

resultado esperado seria de baixos rendimentos.

No plantio normal observou-se que o ISNA igualou-se ao LMI (1 – 3 QAP) e

abaixo (1, 2 – 3 QAP), enquanto o ISNA esteve acima do LMI com 0,63; 0,90 e 0,65

(4QAP), respectivamente. Quanto à precipitação durante o mesmo período,

observou-se que os valores foram variáveis, onde se registrou 32 e 34 mm (inicial);

60 mm (crescimento) e 70 mm (intermediária).

O ISNA no plantio tardio esteve abaixo (próximo) com 0,50 (1 – 2 QAP) e

0,54; (1, 2 – 4 QAP) e acima do LMI com 0,60 e 0,80 (3 – 4 QAP). A pricipitação

observada durante este período foi igualmente variável, onde se registrou 64 mm

(inicial e crescimento) e 42 mm (intermediária). Estes valores da precipitação

ocorreram ao longo das três primeiras fases, onde estas condições podem favorecer

as necessidades da cultura. No caso do plantio nesta data, o estresse da cultura se

observaria apenas no final da fase inicial e princípio da intermediária.

Os plantios em novembro e dezembro são mais aconselhados (principalmente

o de novembro), considerando que se observaram nestas datas que os valores do

ISNA estiveram próximos, iguais e superiores ao LMI e os da precipitação, assim

como sua distribuição e periodicidade entre os quinquídios, apesar de que em

algumas fases a cultura experimentou estresse. Enquanto o plantio em outubro não

seria aconselhado, pois a cultura estaria sujeita ao estresse hídrico exatamente nas

fases em que mais necessita de maior quantidade de água e principalmente, por se

ter observado valores da precipitação na sua maioria inferior a 30 mm.

139

Quinquídio

0 2 4 6 8 10 12 14 16 18 20 22 24

Chuva (

mm

)

0

10

20

30

40

50

ISN

A

0,2

0,4

0,6

0,8

1,0Chuva

ISNA

a


Quinquídio

0 2 4 6 8 10 12 14 16 18 20 22 24

Chuva (

mm

)

0

20

40

60

80

ISN

A

0,2

0,4

0,6

0,8

1,0Chuva

ISNA

b


Quinquídio

0 2 4 6 8 10 12 14 16 18 20 22 24

Chuva (

mm

)

0

20

40

60

80

100

ISN

A0,2

0,4

0,6

0,8

1,0Chuva

ISNA

c


Figura 28: Avaliação da chuva e ISNA nas datas de plantio em anos de La Niña na estação de Xai-xai: a) palntio precoce, b) plantio normal e c) plantio tardio.

Os resultados das simulações do ISNA e da precipitação em anos de ENOS

neutros são mostrados na Figura 27. Ao longo das três datas de plantio se observou

um padrão similar ao observado em anos de El Niño. Durante a data precoce, o

ISNA em maior parte dos quinquídios esteve abaixo do LMI em todo ciclo, com a

exceção do 1, 2, 3 – 5 QAP em que esteve próximo com 0,53 (1 QAP) e igual (3

QAP) e acima do LMI com 0,65 e 0,73 (2 – 5 QAP), respectivamente. A precipitação

variou e os valores registrados foram de 56 mm (crescimento) e 37 mm

(intermediária). Em caso do plantio nesta data, a cultura sofreria o estresse na

primeira, segunda e terceira fase. O plantio nesta data é menos acoselhável, pois a

cultura nessas fases necessita de água para a emergência, crescimento e

enchimento de grãos e, consequentemente, maior seria o risco de obter rendimentos

baixos.

140

Nos plantios normal e tardio observaram-se valores abaixo (igual) ao LMI (2

QAP, plantio tardio) e igual número de valores acima do LMI com 0,65 e 0,62 (1 – 5

QAP, plantio normal); 0,56 e 0,57 (3 QAP, plantio tardio), respectivamente. A

precipitação decresceu gradualmente ao longo do ciclo, de 62 mm (inicial); 25 mm

(crescimento) e 20 mm (intermediária) ambos no plantio normal, enquanto no tardio

para além de a precipitação ter variado esteve abaixo de 30 mm. Os plantios nestas

datas são menos aconselháveis, pois a cultura experimentaria o estresse em todas

as fases do ciclo. Assim, nestas condições as datas optativas para o plantio em anos

neutros nesta região, seriam os plantios em outubro e/ou novembro, porém,

assumindo o risco de perda ou baixos rendimentos. Contudo, estas opções devem

ser tomadas em consonância aos outros sistemas meteorológicos que condicionam

a chuva na região, discutidos no Cap. 1.

Quinquídio

0 2 4 6 8 10 12 14 16 18 20 22 24

Chuva (

mm

)

0

20

40

60

80

ISN

A

0,2

0,4

0,6

0,8

1,0Chuva

ISNA

a


Quinquídio

0 2 4 6 8 10 12 14 16 18 20 22 24

Chuva (

mm

)

0

20

40

60

80

ISN

A

0,2

0,4

0,6

0,8

1,0Chuva

ISNA

b


Quinquídio

0 2 4 6 8 10 12 14 16 18 20 22 24

Chuva (

mm

)

0

10

20

30

40

ISN

A

0,2

0,4

0,6

0,8

1,0Chuva

ISNA

c


Figura 29: Avaliação da chuva e ISNA nas datas de plantio em anos Neutros na estação de Xai-xai: a) palntio precoce, b) plantio normal e c) plantio tardio.

141

Os resultados das simulações do ISNA e da precipitação na estação ID10 são

apresentados a seguir na Figura 28, em anos de El Niño, La Niña e neutro,

referentes às três datas de plantio na província de Maputo. Contudo, os resultados

apresentados nesta estação mostraram um padrão diferente ao apresentado nas

estações ID1 e ID7 (Inhambane e Xai-xai). Os plantios favoráveis nesta estação são

o precoce e normal em anos de La Niña e neutro, enquanto em anos de El Niño em

nenhum plantio observam-se redimentos acima do normal ou normal na sua maioria

(> 50% dos anos). Ao contrário das anteriores em que são favoráveis os plantios

normal e tardio, em anos de La Niña e El Niño, precoce e normal em anos neutros

ID7, enquanto para o ID1 são favoráveis os plantios normal e tardio em anos de La

Niña, El Niño e neutro. Estas diferênças na periodicidade, provavelmente estejam

relacionadas com alguns sistemas meteorológicos que atuam na região.

Ao longo dos anos de El Niño nos plantios precoce, normal e tardio os valores

do ISNA estiveram abaixo (próximo) do LMI durante todo o ciclo da cultura, com a

exceção da primeira e segunda fase, em que apresentaram valores do ISNA iguais e

acima do LMI. O ISNA esteve próximo do LMI com 0,51 e 0,50 (1 - 2 QAP, plantio

precoce); 0,50 (1 QAP, plantio normal e 2 QAP, plantio tardio), enquanto os valores

do ISNA foram superior (igual) ao LMI com 0,56 (3 QAP, plantio precoce) e igual (4

QAP, plantio normal). Os valores da precipitação foram variáveis, onde estiveram

entre 26 e 35 mm, respectivamente para as fases inicial e intermediária (plantio

precoce); 20, 22 e 72 mm, respectivamente para as fases inicial, crescimento e

intermediária (plantio normal), enquanto para o plantio tardio os valores da

preciptação foram de 21 mm (inicial); 22 e 72 mm (crescimento) e 29 mm

(intermediária).

Portanto, como se pode constatar a variação da precipitação foi maior, porém

irregular em termos de distribuição e periodicidade entre os quinquídios. Apesar de

se ter observado certo aumento da precipitação em algumas fases, a quantidade da

água armazenada no solo não seria suficiente para suprir as necessidades da

cultura, pois ela estaria em estresse em todas sa fases. Estas condições são menos

favoráveis para os plantios em todas as datas em anos de El Niño nesta região.

142

Quinquídio

0 2 4 6 8 10 12 14 16 18 20 22 24

Chuva (

mm

)

0

10

20

30

40

ISN

A

0,2

0,4

0,6

0,8

1,0Chuva

ISNA

FinalIntermediáriaCrescimentoInicial

a

Quinquídio

0 2 4 6 8 10 12 14 16 18 20 22 24

Chuva (

mm

)

0

20

40

60

80

ISN

A

0,2

0,4

0,6

0,8

1,0Chuva

ISNA

b


Quinquídio

0 2 4 6 8 10 12 14 16 18 20 22 24

Chuva (

mm

)

0

20

40

60

80

ISN

A0,2

0,4

0,6

0,8

1,0Chuva

ISNA

c


Figura 30: Avaliação da chuva e ISNA nas datas de plantio em anos de El Niño na estação de Changalane: a) palntio precoce, b) plantio normal e c) plantio tardio.

As simulações do ISNA e da precipitação em anos de La Niña, são

apresentados na Figura 29, onde no plantio precoce se observou deficit hídrico, ou

seja, o ISNA esteve abaixo (próximo) do LMI (1 – 2 QAP), em toda fase inicial e

princípio da fase de crescimento e esteve próximo do LMI com 0,50 (2, 3 – 4 QAP) e

0,53 (5 QAP). No mesmo período o ISNA esteve igual (acima) do LMI (3 – 4 QAP),

enquanto acima foi com 0,60 e 0,67 (3 QAP) e 0,56 (4 QAP). A precipitação foi

variável onde atingiu os 68 e 40 mm (crescimento) e se manteve abaixo dos 30 mm

(intermediária) e aumentou até atingir os 92 mm (final). O valor registrado na fase

final do ciclo da cultura é excessivo, pois a demanda hídrica nesta fase é menor para

além de que é nela que se completa o enchimento de grãos e ocorre a maturação. O

deficit foi observado durante a fase inicial e princípio da fase de crescimento, nestas

condições a cultura estaria em estresse hídrico apenas no início do ciclo. Mesmo

com a variação da precipitação, o plantio nesta data seria aconselhável, embora

143

assumindo o risco de obter rendimentos baixos, em consequência do estresse

observado na fase inicial e ao excesso na última.

No plantio normal observou-se que o ISNA esteve abaixo (próximo) do LMI

com 0,50 (2, 3 – 5 QAP) e 0,53 (3 – 5 QAP); igualou-se apenas no 1 QAP, enquanto

esteve acima do LMI com 0,57 (2 QAP); 0,65 (3 QAP) e 0,68 e 0,56 (4 QAP),

respectivamente. Quanto à precipitação durante o mesmo período observou-se que

os valores foram variáveis, onde se registrou 30, 64 e 48 mm para respectivamente

a fase inicial e crescimento e 52 e 44 mm na intermediária. Os resultados do ISNA e

da precipitação observados nesta data de plantio, sua maioria esteve próximo, igual

ou acima do LMI e superiores a 30 mm, assim como sua distribuição regular entre os

quinquídios. Estas quantidades da precipitação seriam suficientes para suprir as

necessidades da cultura ao longo do ciclo. No entanto, o plantio nesta data em anos

de La Niña, é mais aconselhável e esperam-se maiores rendimentos.

Durante o plantio tardio o ISNA esteve abaixo (próximo) e acima do LMI (1, 2 -

4 QAP); próximo apenas no 3 QAP (0,50) e acima do LMI com 0,75 (1 QAP); 0,56 e

0,62 (2 QAP); 0,56 (3 QAP); 0,60 (4QAP) e 0,92 (5 QAP). A pricipitação observada

durante esta data de plantio foi igualmente variável, onde se registrou 58 e 28 mm

(inicial); 24 e 52 mm (crescimento) e 20 mm (intermediária) e 44 mm (final). Estes

valores de precipitação ocorreram durante as três primeiras fases, onde estas

quantidades não favorecem as necessidades da cultura ao longo do ciclo, vista sua

irregularidade na distribuição entre os quinquídios. No caso do plantio nestas datas o

estresse da cultura, seria observado na maior parte do ciclo (inicial, metade da fase

de crescimento e intermediária). Contudo, os plantios em dezembro em anos de La

Niña, são menos aconselhados considerando o fato de se ter observado que a

cultura estaria sujeita ao estresse hídrico, ao longo das principais fases em que ela

necessita de maior quantidade de água.

144

Quinquídio

0 2 4 6 8 10 12 14 16 18 20 22 24

Ch

uva

(m

m)

0

20

40

60

80

100

ISN

A

0,2

0,4

0,6

0,8

1,0Chuva

ISNA

c


Quinquídio

0 2 4 6 8 10 12 14 16 18 20 22 24

Chuva (

mm

)

0

20

40

60

80

100

ISN

A

0,2

0,4

0,6

0,8

1,0Chuva

ISNA

a


Quinquídio

0 2 4 6 8 10 12 14 16 18 20 22 24

Chuva (

mm

)

0

20

40

60

80

100

ISN

A0,2

0,4

0,6

0,8

1,0Chuva

ISNA

b


Figura 31: Avaliação da chuva e ISNA nas datas de plantio em anos de La Niña na estação de Changalane: a) palntio precoce, b) plantio normal e c) plantio tardio.

Os resultados das simulações do ISNA e da precipitação em anos de ENOS

neutro são apresentados na Figura 30. O padrão apresentado ao longo das três

datas de plantio é similar ao observado em anos de El Niño, diferindo-se apenas nos

valores da precipitação que foram mais elevados em relação ao primeiro. Durante o

plantio precoce, o ISNA em maior parte dos quinquídios esteve abaixo do LMI ao

longo de todo ciclo, com a exceção do 4 – 5 QAP em que esteve próximo do LMI

(0,54). A precipitação variou e os valores registrados foram de 26 mm (inicial); 16 e

18 mm (crescimento) e 35 mm (intermediária).

Em caso do plantio nesta data, a cultura sofreria o estresse em todas as

fases, com a exceção da última em que a cultura não demanda maiores quantidades

de água no solo. No entanto, o plantio nesta data é menos acoselhável, pois a

cultura nessas fases necessita de água para a emergência, crescimento e

145

enchimento de grãos. Consequentemente, maior seria o risco de obter baixos

rendimentos.

Nos plantios normal e tardio observaram-se valores abaixo (próximo) ao LMI,

próximo com 0,53 (4 QAP, plantio normal) e 0,54 e 0,50 (3 – 4 QAP), ambos no

plantio tardio onde maior parte esteve abaixo do LMI, enquanto o ISNA acima do

LMI foi de 0,58 (3 QAP, plantio normal). A precipitação variou ao longo do ciclo, de

36 mm (crescimento); 44 e 32 mm (intermediária) no plantio normal, enquanto no

tardio a precipitação também variou onde registrou os 49 mm (inicial); 44 mm

(crescimento) e 30 mm (intermediária). Os plantios nestas datas são menos

aconselháveis, pois a cultura experimentaria o estresse hídrico em quase todas ou

mesmo na totalidade das fases do ciclo da cultura. Assim, nestas condições existe

maior probabilidade de perda ou baixos rendimentos. A data indicada para o plantio

em anos neutros na região da província de Maputo seria o plantio em novembro,

embora assumindo o risco de perda ou de obter rendimentos baixos.

146

Quinquídio

0 2 4 6 8 10 12 14 16 18 20 22 24

Ch

uva

(m

m)

0

10

20

30

40

ISN

A

0,2

0,4

0,6

0,8

1,0Chuva

ISNA

a


Quinquídio

0 2 4 6 8 10 12 14 16 18 20 22 24

Ch

uva

(m

m)

0

10

20

30

40

50

ISN

A

0,2

0,4

0,6

0,8

1,0Chuva

ISNA

b


Quinquídio

0 2 4 6 8 10 12 14 16 18 20 22 24

Chuva (

mm

)

0

10

20

30

40

50

ISN

A0,2

0,4

0,6

0,8

1,0Chuva

ISNA

c


Figura 32: Avaliação da chuva e ISNA nas datas de plantio em anos Neutros na estação de Changalane: a) palntio precoce, b) plantio normal e c) plantio tardio.

147

2.5 CONCLUSÕES

Baseado nos rendimentos padronizados simulados para a cultura do milho

para três épocas de plantio (outubro - precoce; novembro - normal; dezembro -

tardia), cultivada em regime de sequeiro no sul de Moçambique, pode-se concluir

que:

Nas provincias de Inhambane e Gaza, de forma geral, os plantios em

novembro ou dezembro apresentam na maior parte dos anos

probabilidade de rendimentos próximos do normal ou acima do normal,

enquanto na província de Maputo os plantios em outubro ou novembro

é que apresentam maior probabilidade de rendimentos próximos do

normal ou acima do normal, sendo recomendado para ambas o plantio

normal (novembro) com maior probabilidade de sucesso do

rendimento.

Na Oscilação Decadal do Pacífico na sua fase fria a probabilidade de

sucesso (normal ou acima do normal) do cultivo do milho é maior que

nos anos da sua fase quente, principalmente nos plantios de novembro

e dezembro em toda região sul de Moçambique. Na Oscilação Decadal

do Pacífico fria recomenda-se o plantio em novembro e dezembro,

enquanto na fase quente o plantio normal (novembro) é aconselhado.

Quando considerada a influência do Dipolo do Oceano Indico e do El

Niño - Oscilação Sul no rendimento do milho, observa-se que nos anos

negativos do Dipolo, que coincidem com La Niña ou Neutro do ENOS,

o rendimento normal e acima do normal ocorrem com maior frequencia

em relação aos anos de ocorrência conjunta da fase positiva do Dipolo

e do El Niño, independente da época de plantio (toda região). Na fase

neutra do Dipolo, independe do sinal do ENOS, espera-se maior

probabilidade de sucesso do cultivo de milho em relação à fase

positiva.

148

Em anos de ocorrência simultânea de Dipolo do Oceano Índico

negativo e La Niña ou ENOS neutro, as datas de plantio normal e

tardio (novembro e dezembro) tem maior probabilidade de sucesso em

toda região. Para o Dipolo positivo e El Niño o plantio tardio é

recomendado (Inhambane e Gaza). No caso do Dipolo neutro

associado com anos de El Niño ou neutro o plantio tardio promove

maiores probabilidades de sucesso do cultivo, enquanto para

ocorrência simultânea de Dipolo neutro com La Niña sugere-se o

plantio normal (Inhambane e Gaza) e os plantios precoce e normal

(Maputo).

149

CONCLUSÕES GERAIS

Nas últimas décadas vários processos climáticos têm sido identificados e

compreendidos, embora haja ainda muito mais por se identificar. A identificação e

compreensão dos modos de variabilidade climática são de fundamental importância,

pois permitem melhorar a previsibilidade climática e minimizar a vulnerabilidade de

determinados países aos eventos naturais, que têm maior relevância no

planejamento das atividades, principalmente no setor agrícola. A produtividade

agrícola é vulnerável às alterações climáticas. Contudo, qualquer variação climática

afeta o zoneamento agrícola, a produtividade de diversas culturas e as técnicas de

manejo. No âmbito do objetivo deste trabalho pode-se conclui que:

Dentre os modos da variabilidade climática que atuam na África

Austral e na RSM, desde os de escala global aos de escala regional

destacam-se: i) a Oscilação Decadal do Pacífico; ii) o Dipolo do

Oceano Índico; iii) o El Niño - Oscilação Sul e iv) a Zona de

Convergência Intertropical.

A ZCIT é um sistema meteorológico de maior relevância, que contribui

para a variabilidade temporal e espacial da precipitação na RSM. Seu

efeito ocorre, embora não com maior intensidade, na região

compreendida entre o rio Save e o Trópico de Capricórnio

(especificamente no norte de Inhambane e Gaza), onde contribui

geralmente, para o início tardio da época chuvosa, entre os meses de

novembro e dezembro.

A ocorrência dos MVC é associada a variações na produtividade e

baixos rendimentos agrícolas na RSM. De forma geral, maior número

de anos com a probabilidade de sucessos em rendimentos próximos

do normal ou acima do normal é observado durante as épocas de

plantio (novembro – normal) e (dezembro – tardio), na maior parte das

estações estudadas na RSM.

150

RECOMENDAÇÕES

As variabilidades temporais (sazonal e interanual) e espaciais (regional e

grande escala) das condições do clima são fundamentais para a agricultura e para

gestão dos recursos naturais. É também importante a variabilidade da precipitação,

particularmente no que diz respeito ao uso humano. Assim, é importante que em

outros estudos, se aprofunde mais na identificação e compreensão de outros modos

da variabilidade climática, que atuam na ragião da África Austral e RSM utilizando

outros métodos e modelos climáticos.

As estações meteorológicas na região de estudo têm uma distribuição mais

concentrada na área litoral, onde ocorre maior densidade populacional. No entanto,

se houvesse uma distribuição mais uniforme e, sobretudo, um número maior de

estações, que pudesse cobrir as grandes áreas vazias no território, especificamente

na parte sudoeste de Inhambane e oeste de Gaza, obviamente a caracterização das

regiões homogêneas estaria completa e bem definida. É de domínio que um dos

maiores constrangimentos na análise das tendências climáticas é a distância entre

as estações meteorológicas.

O calendário agrícola é uma ferramenta interativa e dinâmica, que deve ser

disponibilizado para o uso público. Contudo, a inclusão desta ferramenta de previsão

em projetos agricolas, auxiliaria no acompanhamento das atividades e indicação das

datas de plantio de diversas culturas (incluindo o milho) em regime de sequeiro, em

consonância com as adversidades das condições climáticas oferecidas pelos MVC

atuantes nas regiões da África Austral e particularmente na RSM.

151

2.6 REFERÊNCIAS BIBLIOGRÁFICAS

AGRICULTURA DE SUBSISTÊNCIA. In: Sua pesquisa.com. Disponível

em: <http://www.suapesquisa.com/o_que_e/agricultura_subsistencia.htm>;

acesso em 10/03/2013.

ALLEN, P. Connecting the social and the ecological in Sustainable Agriculture,

In Food for the future: conditions and contradictions of Sustainability,

Edited by Allen, P., pp. 1-16, John Wiley & Sons, p. 328, New York, 1993.

ALLEN, R.; PEREIRA, L.S.; RAES, D. & SMITH, M. Crop Evaporation. Guidelines

for computing crop water requirements. FAO Irrigation and drainage.

Paper n.56, FAO, Rome. 1998.

ALLEN, R. Evapotranspiración del cultivo: Guías para la determinación de los

requerimientos de agua de los cultivos, 1998. Disponível em:

<http://www.fao.org/docrep/009/x0490s/x0490s00>. Acesso em 30/12/2011.

ARORA, V. K. & GAJRI, P. R. Assessment of a crop growth-water balance model

for predicting maize growth and yield in a subtropical environment.

Agricultural Water Management, Amsterdan v.46, n. 2, p.157-166, 2000.

ASSAD, E. D. e PINTO, H. S. Aquecimento Global e a nova Geografia da

Produção agrícola no Brasil; (Embrapa Agropecuária), (Cepagri/Unicamp),

São Paulo, 2008.

BARROS, A. H. C., Análise do crescimento, do desenvolvimento e da

produtividade da cultura do milho (Zea Mays L.): Experimentos e modelos.

Dissertação Mestrado Universidade Federal de Viçosa – UFV, p.85, Viçosa -

Brasil, 1998.

BERGAMASCHI, H.; DALMAGO, G.A.; BERGONCI, J.I.; BIANCHI, C.A.M.;

MÜLLER, A.G.; COMIRAN, F.; HECKLER, B.M.M. Distribuição hídrica no

período crítico do milho e produção de grãos. Pesquisa Agropecuária

Brasileira, v.39, p.831-839, 2004.

BERGAMASCHI, H.; DALMAGO, G. A.; COMIRAN, F.; BERGONCI, J. I.; MÜLLER,

A. G.; FRANÇA, S.; SANTOS, A. O.; RADIN, B.; BIANCHI, C. A. M. e

PEREIRA, P. G .Deficit hídrico e produtividade na cultura do milho.

Pesquisa Agropecuária Brasileira, v.41, n.2, p.243-249, Brasília, 2006.

http://www.suapesquisa.com/o_que_e/agricultura_subsistencia.htm

http://www.fao.org/docrep/009/x0490s/x0490s00

152

BONATO, O.; SCHULTHESS, F. and BAUMGÄRTNER, J. Simulation model for

maize crop growth based on acquisition and allocation processes for

carbohydrate and nitrogen. Ecological Modelling, Copenhagen, v.124, n.1,

p.11-28, 1999.

BROMILOW, R. H. Paraquat and sustainable agriculture: Biological Chemistry

Division - Rothamsted Research, Harpenden, Herts, AL5 2JQ, UK, 2003.

Disponível em:

<http://paraquat.com/sites/default/files/images/5.2.2%20Download.pdf>.

Acesso em: 10/01/2012.

BURKE, M. B. LOBELL, D. B. & GUARINO, L. Shifts in African Crop Climates by

2050, and the Implications for Crop Improvement and Genetic Resources

Conservation: Global Environmental Change, vol. 19, no. 3, 2009.

COSTA, L. C. e BARROS, A. H. C. Desenvolvimento e teste de um modelo de

simulação de crescimento, desenvolvimento e rendimento da cultura do

milho, Revista Brasileira de Agrometeorologia, Santa Maria, v.9, n.1, pp.75-

82, 2001.

de VRIES, F. W. T. P.; JANSEN, D. M.; TEN BERGE, H. F. M. and BAKEMA, A.

Simulation of ecophysiological processes of growth in several annual

crops. Simulation Monographs, Pudoc: Wageningen, p. 271, 1989.

FARIA, R.T.; CARAMORI, P.H.; CHIBANA, E.Y. e BRITO, L.R.S. CLIMA: Programa

computacional para organização e análise de dados meteorológicos.

Engenharia Agrícola, Jaboticabal, v.23, n.2, pp. 372-387, 2003.

FATO, P.; CHAÚQUE, P. S.; MULIMA, E.; MUTIMBA, E. A. A.; SENETE, C. T. e

NHAMUCHO, E. Manual de Produção de Milho. Colecção Transferência de

Tecnologia. Série Agricultura Nº 2. Instituto de Investigação Agrária de

Moçambique (IIAM), Maputo, 2011.

Famine Early Warnning System NETwork (FEWS NET). Water Requirement

Satisfaction Index (WRSI), 2007.

FRANCE, J. & THORNLEY, J. H. M. Mathematical models in agriculture. The

quantitative approach to problems in agriculture and related sciences. p.

334, London - Butterworth, 1984.

FURTADO, R.F.; MANO, A. R. O.; ALVES, C. R.; FREITAS, S. M. e FILHO, S. M.

Efeito da salinidade na germinação de sementes de algodão. Revista

http://paraquat.com/sites/default/files/images/5.2.2%20Download.pdf

153

Ciência Agronômica, v.38, n.2, p.224-227, Centro de Ciências Agrárias -

Universidade Federal do Ceará, Fortaleza, CE, 2007.

GONÇALVES, L. M. M. P. Agricultura – Ficha de trabalhos NG6-DR2. Escola

Secundária da Amadora - Curso EFA Secundário, Área de Competência

Chave: Sociedade, Tecnologia e Ciência, Ano letivo 2009/2010, 2010.

HARGREAVES, G.H., SAMANI, Z.A. Estimating potential evapotranspiration.

Journal Irrigation and Drainage Engineering, 3, pp. 225-230, 1982.

HARGREAVES, G.H. Simplified coefficients for estimating monthly solar

radiation in North America and Europe. Dept. Biological and Irrigation

Engineering, Utah State University, Utah, EUA, 1994.

LYRA, G. B.; SEDIYAMA, G. C.; LYRA, G. B.; PEREIRA, A. R. e de SOUZA, E. F.

Evapotranspiração da Cultura de Cana-de-Açucar na Região de

Tabuleiros Costeiros do Estado de Alagoas: Coeficiente da Cultura

“Único” Padrão Boletim FAO-56. tecnologia/pesquisa, Vol. 28 nº 4, Alagoas

– Brasil, 2007

LYRA, G. B.; LYRA, G. B.; de SOUZA, J. L. e dos SANTOS, M. A. Balanço Seqüencial de

Água no Solo para o Manejo da Irrigação de Baixa Freqüência e Alta

Intensidade na Cana-de-Açúcar no Estado de Alagoas. tecnologia/pesquisa, Vol.

28 nº 4, Alagoas – Brasil, 2010.

MABILANA, H. A.; FONTANA, D. C. e FONSECA, E. L. da. Desenvolvimento de modelo

agrometeorológico espectral para estimativa de rendimento do milho na

Província de Manica-Moçambique. Rev. Ceres, Viçosa, v. 59, n.3, pp. 337-349,

2012.

MORIZET, J.; TOGOLA, D. Effect et arrière-effect de la sécheresse sur la croissance de

plusieurs génotipes de maïs. In: CONFÉRENCE INTERNATIONALE DES

IRRIGATIONS ET DU DRAINAGE, 1984, Versailles. Les bésoins en eau des

cultures. Paris: Inra, pp.351-360. , 1984.

MOTA, F. S. da. Meteorologia Agrícola. 5. ed., p. 376, São Paulo, 1981.

PEREIRA, A. R.; VILLA NOVA, N.A.; SEDIYAMA, G.C. Evapo(transpi)ração.

Piracicaba: FEALQ, p.183, 1997.

154

PEREIRA, A. R.; ANGELOCCI, L. R e SENTELHAS, P. C. Agrometeorologia:

Funadamentos e Aplicações Práticas. Livraria e Editora Agropecuária,

2002.

POUSIO. In: iDicionário Aulete. Disponível em:

<http://aulete.uol.com.br/pousio#ixzz2IL5GJ5AC>; acesso em: 29/05/2011.

PRELA, A; IBET, B; GARCIA, L. e PEREIRA, A. R. Variação de Graus-dia em Piracicaba

(SP), em anos de El Niño e La Niña. Bragantia, Campinas. v.65, n.3, pp. 528-529,

2006.

QUARANTA, G. Agricultura de sequeiro, LUCINDA-Land Care In Desertification

Affected Areas: From Science Towards Application, folheto série C, nº 04,

2013. Disponível Em:

<http://geografia.fcsh.unl.pt/lucinda/Leaflets/C4_Leaflet_PT.pdf>; em:

<pt.wikipedia.org, o artigo Agricultura de sequeiro Versão: 2013-06-04>.

Acesso em: 10/07/2013.

REDDY, K.R. & HODGES, H.F. Climate Change and Global Crop Productivity.

CABI Publishing,p. 472. Wallingford, UK, 2000.

SÁNCHEZ, C.; FISCHER, H.; VASCONCELOS, C.; MASON, M. e SANA, E. T. C. O

milho – Uma Cultura de Boa Nutrição e de Muita Energia. Consórcio SANA

– Africare, CLUSA e Save the Children. pp. 2-9. Moçambique, 2011.

SANDRE, L. C. G. e FIORELLI, J. Elaboração de calendário agrícola para a

região oeste do Estado de São Paulo. Rev. Ciênc. Ext. v.5, n.2,

Universidade Estadual Paulista (UNESP), p.21, São Paulo – SP, 2009.

SAWANGUANE, J. Prognóstico dos Rendimentos Qualitativos do Milho na

Agricultura de Sequeiro em Moçambique: Tese de Licenciatura em

Meteorologia, Faculdade de Ciências, Departamento de Física - Universidade

Eduardo Mondlane (UEM), Maputo, 2005.

SCHUSSLER, R.J. and WESTGATE, M.E. Maize kernel set at low potential. I.

Sensivity to reduced assimilates during early kernel growth. Crop

Science, v.31, p.1189-1195, 1991.

SILVA, E. C. Evapotranspiração real em culitvo de milho no Agreste Alagoano:

Dissertação de Mestrado em Meteorologia, Área de Concentração: Processos

de Superfície Terrestre - Universidade Federal de Alagoas, Instituto de

http://aulete.uol.com.br/pousio#ixzz2IL5GJ5AC

http://geografia.fcsh.unl.pt/lucinda/Leaflets/C4_Leaflet_PT.pdf

155

Ciências Atmosféricas, Coordenação de Pós-Graduação em Meteorologia,

Maceió – AL, 2010.

THORNLEY, J. H. M. & JOHNSON, I.R. Plant and crop modelling. New Jersey -

Blackburn Press, p. 669, 2000.

THORNTHWAITE, C.W. and MATHER, J.R. The water balance. Centerton, NJ:

Drexel Institute of Technology - Laboratory of Climatology, 1955. 104p.

(Publications in Climatology, vol. VIII, n.1), 1955.

THRUPP,L.A. Political ecology of sustainable rural development: dynamics of

social and natural resource degradation, In Food for the Future:

Condictions and Contraditions of Sustainability, Edited by Allen,P., pp. 47-

74, John Wiley & Sons, New York, , 1993, 328p.

VILLA NOVA, N. A.; PEDRO Jr., M. J.; PEREIRA, A. R. e OMETTO, J. C.

Estimativa de graus-dia acumulados acima de qualquer temperatura

base, em função das temperaturas máxima e mínima. Caderno de Ciência

da Terra, Universida de São Paulo – USP, p.8, São Paulo - SP, Brasil, 1972.

WOLSCHICK, D. Modelo SMAS – C: Inclusão da modelagem do crescimento e

desenvolvimento do milho. tese apresentada à UFV, para obtenção do título

de Doutor Scientiae, Universidade Federal de Viçosa, Minas Gerais – MG,

Brasil, 2004.

WOLSCHICK, D; MARTINEZ, M. A.; FONTES, P. C. R. & de MATOS, A. T.

Implementação e teste de um modelo mecanístico de simulação do

crescimento e desenvolvimento de plantas de milho: Revista Brasileira de

Engenharia Agrícola e Ambiental, v.11, n.3, Extraído da Tese de Doutorado

do primeiro autor, apresentada à UFV, Campina Grande, PB, DEAg/UFCG –

http://www.agriambi.com.br, pp. 271–278, 2007.

WORLD BANK. Banco Mundial Apoia Incremento da Produtividade Agrícola em

Moçambique, Malawi e Zâmbia. News Release 2013/277/AFR,

WASHINGTON DC, 2013.

WORLD RESOURCES INSTITUTE (WRI) in collaboration with United Nations

Development Programme, United Nations Environment Programme, and

World Bank. 2005. World Resources 2005: The Wealth of the Poor -

Managing Ecosystems to Fight Poverty. Washington, DC: WRI, 2005.

universidade federal rural do rio de janeiror1.ufrrj.br/wp/ppgpds/wp-content/uploads/dionÍsio...

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